引言

Functional Programming(函數式編程)的概念最早起源于LISP，由約翰·麥卡錫在1958年創立，最早提出了自動垃圾回收的理念，這一理念現在也被Python/Java/Ruby等多種語言借鑒。發展到今天，LISP已經衍生出了多種方言。相比面向對象編程，函數式編程的一大優勢就是Immutable Data(數據不可變)，就是不依賴于外部的數據，而且也不改變外部數據的值，這種思想可以大大減少我們代碼的Bug，而且函數式編程也支持我們像使用變量一樣使用函數。Python作為面向對象語言，也提供了對于函數式編程的支持，雖然并不是那么純粹，而且也不支持尾遞歸優化。

lambda的使用

lambda即匿名函數，合理地使用lambda不僅可以減少我們的代碼量，而且也可以更好地描繪代碼邏輯，比如現在我們有下面這樣一個函數。
>>> def f(x):
... return x + x
# 調用這個函數
>>> f(2)
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這個函數如果我們用lamda改寫的話，只要一行代碼就夠了。
# lambda后面的x表示lambda函數要接收的參數，x + x表示lambda函數所要返回的值
>>> f = lambda x: x + x
# 可以看到f現在也是一個函數對象
>>> f

# 調用lambda函數
>>> f(2)
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map的使用

map(function, iterable)接收兩個參數，第一個參數代表的是接收一個函數，第二個參數代表的是接收一個iteralbe類型的對象，比如list。

map函數的原理是: 1.每次從iterable中取出一個參數，2.將這個參數傳遞給我們的函數，3.然后函數返回的值加入一個list(這種說法不準確，只是為了幫助大家理解，后面我會解釋)。等所有的iterable對象遍歷完，map就把這個list返回給我們的調用者。下面我們直接通過實例來了解一下map的用法。

example1

# 還是用我們上面那個lambda的例子
>>> function = lambda x: x + x
# 定義一個iterable對象list(列表)
>>> iterable = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 函數fucntion每次從iterable中取出一個參數x，然后function返回x + x的值，
# 并將返回值加入一個新建的list，等將iterable遍歷完，map就將這個新建的list返回。
>>> v = map(function, iterable)
# 注意上面的說法并不準確，只是為了幫助大家理解，其實map返回的是一個map對象，并不是list
>>> v

example2

對于map的第二個參數，我們也可以傳遞一組函數列表進去，也就是說列表中間包含多個函數對象。
>>> multiply = lambda x: x * x
>>> add = lambda x: x + x
>>> funcs = [multiply, add]
>>> list(map(lambda f: f(1), funcs))
[1, 2]

reduce的使用

與map一樣，reduce(function, iterable)也接收兩個參數，第一個參數代表的是接收一個函數，第二個參數代表的是接收一個iteralbe類型的對象，比如list。不過不同的地方在于reduce中的這個函數必須要接收兩個參數，下面我們來通過求一個list(列表)累加和的例子來了解一下reduce的用法。
from functools import reduce
# 使用lambda定義一個函數，函數的作用是接收兩個參數，然后返回兩個參數之和
>>> function = lambda x, y: x+y
>>> iterable = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 函數function每次接收兩個參數，除第一次外每次從iterable中取一個元素作為一個參數
# 另外一個參數取自上一次function返回的值
>>> reduce(function, iterable)
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filter的使用

和map/reduce類似，filter(function, iterable)一次也接收兩個參數，一個參數是函數，另外一個參數是iterable對象，從名字也可以看出，filter用于過濾iterble對象，比如說list(列表)。

它的原理是每次從iterable對象中取出一個元素作用于我們的function，如果function返回True就保留該元素，如果返回False就刪除該元素。下面我們通過一個實例來看一下filter的用法。
# 定義一個函數，如果接收的字符s為空，那么返回False，如果為非空，那么返回True
>>> function = lambda s : s and s.strip()
>>> iterable = ['AJ', ' ', 'Stussy', '', 'CLOT', 'FCB', None]
>>> filter(function, iterable)

>>> list(filter(function, iterable))
['AJ', 'Stussy', 'CLOT', 'FCB']

裝飾器

裝飾器(decorator)是一種高級Python語法。裝飾器可以對一個函數、方法或者類進行加工。合理地使用裝飾器可以減少我們的代碼量以及提高程序的可讀型，在很多Python框架中，比如Django中我們可以大量看到裝飾器的身影。
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> def multiply(x, y):
... return x * y
...