函數式編程就是一種抽象程度很高的編程範式，純粹的函數式編程語言編寫的函數沒有變量，因此，任意一個函數，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函數我們稱之爲沒有副作用。而允許使用變量的程序設計語言，由於函數內部的變量狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函數是有副作用的。
函數式編程的一個特點就是，允許把函數本身作爲參數傳入另一個函數，還允許返回一個函數！
下面介紹一下函數式編程中常見的高階函數：
map():
作用：
map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable（可迭代對象），map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，並把結果作爲新的Iterator返回。其效果如下：
map(f, [x1, x2, x3, x4]) = [f(x1), f(x2), f(x3), f(x4)]
舉例：
利用map()函數，把用戶輸入的不規範的英文名字，變爲首字母大寫，其他小寫的規範名字。輸入：['adam', 'LISA', 'barT']，輸出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：
def name(l_name): # 首字母大寫，其它小寫
l_name = l_name[0].upper() + l_name[1:].lower()
return l_name
l_name_1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
l_name_2 = list(map(name, l_name_1)) # map讓name函數對l_name_1進行遞歸處理
print(l_name_2) # ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
相當於：
l_name_1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
l_name_2 = []
for name in l_name_1:
name = name[0].upper() + name[1:].lower()
l_name_2.append(name)
print(l_name_2)
所以map()可以代替for循環。別看在這裏for循環好像比map()用起來簡單，當代碼中有多個for循環嵌套時，map()在閱讀速度上以及可維護性上都要比for循環好上許多
高階函數多線程用法：
from multiprocessing.dummy import Pool # 進程池
def name(l_name):
l_name = l_name[0].upper() + l_name[1:].lower()
return l_name
pool = Pool(10) # 定義線程數
l_name_1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
l_name_2 = pool.map(name, l_name_1)
print(l_name_2)
reduce()：
作用：
reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算。其效果如下：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
舉例：
編寫一個prod()函數，可以接受一個list並利用reduce()求積。輸入：[3, 5, 7, 9]，輸出：945：
from functools import reduce # reduce在python2中是內置的，在python3中已移除，需要import
def prod(l):
return reduce(lambda x, y: x*y,l) # reduce讓lambda創建的匿名函數對l進行兩兩遞歸處理
print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
if prod([3, 5, 7, 9]) == 945:
print('測試成功!')
else:
print('測試失敗!')
# 輸出：3 * 5 * 7 * 9 = 945 \n 測試成功!
filter():
作用：
和map()類似，filter()也接收一個函數和一個序列。不同的是，filter()把傳入的函數依次作用於每個元素，然後根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。其效果如下：
filter(f, [x1, x2, x3, x4]) = [x1, x3, x4] # f(x1) = True， f(x2) = False， f(x3) = True， f(x4) = True
舉例：
利用filter()函數把一個序列中的空字符串刪掉：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
print(list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))) # filter讓not_empty函數對列表進行遞歸處理，並返回['A', 'B', 'C']
相當於：
s1 = ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']
s2 = []
for e in s1:
if e != None:
if e.strip() != '':
s2.append(e)
else: pass
else: pass
print(s2)
map()可以代替for，同樣的filter()也可以代替if-else，理由同上
sorted():
作用：
排序也是在程序中經常用到的算法。無論使用冒泡排序還是快速排序，排序的核心是比較兩個元素的大小。如果是數字，我們可以直接比較，但如果是字符串或者兩個dict呢？直接比較數學上的大小是沒有意義的，因此，比較的過程必須通過函數抽象出來。其效果如下：
sorted(f, [x1, x2, x3, x4]) = [x4, x2, x3, x1] # f(x4) > f(x2) > f(x3) > f(x1)
舉例：
用sorted()對列表中元組分別按名字進行排序：
l = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
def by_name(t): # 函數作用，取出元組中的第一個元素
return t[0]
L2 = sorted(l, key=by_name) # sorted讓key指定的by_name函數對l進行遞歸處理，返回['Bob', 'Adam', 'Bart', 'Lisa']，之後再做排序
print(L2) # [('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]
參考鏈接：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017434209254976
