Python函数式编程20个核心思想

欢迎来到函数式编程的世界，这是Python中一种优雅而强大的编程范式。函数式编程强调数据流和变换，而非状态变化和控制流。今天，我们将探索20个核心思想，帮助你用全新的视角看待问题解决，让你的代码更加简洁、可读且易于维护。

1. 纯函数 - 让计算更可靠

纯函数是指没有副作用，且相同输入永远产生相同输出的函数。它让程序更易于理解和测试。

# 示例：计算平方
def square(x):
    return x ** 2
print(square(5))  # 输出: 25

• 注意 : 避免使用全局变量或修改外部状态。

2. 高阶函数 - 动态与灵活

高阶函数可以接受其他函数作为参数，或者返回一个函数。

# map()应用函数到序列
numbers = [1, 2, 3]
squared = map(square, numbers)
print(list(squared))  # 输出: [1, 4, 9]

• 技巧 : 利用高阶函数减少循环，提高代码的抽象层次。

3. 匿名函数lambda - 简洁之美

用于编写简单的、无需命名的函数。

# 使用lambda计算和
result = lambda a, b: a + b
print(result(10, 20))  # 输出: 30

• 使用场景 : 在需要短小函数的地方，如排序的关键字函数。

4. 列表推导式 - 一行代码的艺术

列表推导式提供了一种构建新列表的简洁方式。

# 生成偶数列表
even_numbers = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even_numbers)  # 输出: [0, 2, 4, 6, 8]

• 效率 : 相比于for循环，列表推导式通常更快。

5. 生成器 - 节省内存的魔术师

生成器是一种特殊的迭代器，按需生成值，而不是一次性创建所有元素。

def count_up(n):
    while True:
        yield n
        n += 1
gen = count_up(1)
print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2

• 优势 : 处理大数据集时极其高效。

进阶与高级技巧

6. 递归 - 自我调用的艺术

递归是解决分治问题的强大工具。

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)
print(factorial(5))  # 输出: 120

• 关键 : 基准情况和递归步骤要明确。

7. 函数组合 - 功能的拼接

通过组合简单函数来创建复杂功能。

from functools import compose

def double(x):
    return x * 2

def add_three(x):
    return x + 3

复合函数 = compose(add_three, double)
print(复合函数(5))  # 输出: 13

• 理解 : compose函数是从右向左应用。

8. 偏函数 - 定制函数的预设

functools.partial用于固定部分参数，创造新的函数。

from functools import partial

original_func = lambda x, y: x + y
add_five = partial(original_func, y=5)
print(add_five(3))  # 输出: 8

• 便捷性 : 提供灵活性，简化调用。

实战案例：数据分析

假设我们需要处理一个销售数据列表，计算每个产品的总销售额，并找出销售额最高的产品。

sales_data = [("apple", 10), ("banana", 20), ("apple", 15)]
from collections import defaultdict

# 使用defaultdict计算每个产品的总销售额
product_totals = defaultdict(int)
for product, sales in sales_data:
    product_totals[product] += sales

# 找出销售额最高的产品
max_sales_product = max(product_totals, key=product_totals.get)
max_sales = product_totals[max_sales_product]

print(f"最高销售额的产品是: {max_sales_product}, 销售额为: {max_sales}")

• 分析 : 这里我们结合了defaultdict的使用（一种特殊字典），以及max函数的key参数，展示了函数式编程在数据分析中的应用。