函數式編程（Functional Programming）或者函數程序設計，是一種編程范型。

它將計算機運算視為數學上的函數運算，并且避免使用程序狀態以及變量對象。

以上只是簡單的函數式編程的概念，我們只需簡單了解即可。

在 Python 中，函數式編程主要由幾個函數的使用構成：lambda()?, map()?, reduce()?, filter()等。

1.lambda 函數

lambda 函數，又成為匿名函數。lambda 函數只能有一個表達式，而不需要寫 return 來返回函數的值。當然，匿名函數也是一個函數對象，同樣可以把匿名函數賦值給一個變量。

也可以把匿名函數作為返回值來返回

可以看出，變量 f 就是一個 lambda 函數類型，需要使用?f()來調用該函數。

2.map函數

map 函數接收兩個參數，一個是函數，一個是 Interable （可迭代序列），map 函數依次將函數作用到序列的每個元素，并把結果作為新的 Interable 返回。

看一個例子：

一個簡單的列表解析，把列表 a 的每個元素都加2，用 map 函數可以寫為：

由于 map 函數返回的是一個惰性序列，需要通過?list()等函數來調用它。

雖然上面的代碼看起來比直接寫 for 循環要復雜，但是當數據量很大的情況下，Python 的 for 效率就不是很高了，而 map 的效率是可以接近 C 語言的。同時代碼也簡潔很多，簡直裝X神器。

另一個小例子，把列表中的元素轉換為字符串，一條命令

3.reduce函數

它和 map 有些像，不過 map 是用于逐一遍歷，而 reduce 函數是用來遞歸計算的。

一個簡單的序列求和

對列表 a 的各個元素依次求和，再看一個自制的int()函數的例子

這是 Python 內置函數 int 的用法

我們通過 reduce 和 map 函數也可以實現如下

先用 map 函數來遍歷 23465 這個字符串列表，然后通過 reduce 函數遞歸應用列表每個元素到 lambda 函數。

4. filter函數

它同樣接收一個函數和一個序列，filter()把傳入的函數依次作用于每個元素，然后根據返回值是 True 還是 False 決定保留還是丟棄該元素。

總結

使用這些函數，不僅可以讓我們的代碼更加簡潔，同時在大數據量或者計算密集時，能夠大大提高效率。