函數式程式設計（Functional Programming）或函數程式設計，是一種程式設計範式。
它將電腦運算視為數學上的函數運算，並且避免使用程式狀態以及變數物件。
以上只是簡單的函數式程式設計的概念，我們只需簡單了解即可。
在 Python 中，函數式程式設計主要由幾個函數的使用構成：lambda(), map(), reduce(), filter()等。
lambda 函數，再成為匿名函數。 lambda 函數只能有一個表達式，而不需要寫 return 來傳回函數的值。當然，匿名函數也是函數對象，同樣可以把匿名函數賦值給一個變數。
也可以把匿名函數當作回傳值來回傳
可以看出，變數f 就是一個lambda 函數類型，需要使用f()來呼叫函數。
map 函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Interable （可迭代序列），map 函數依序將函數作用到序列的每個元素，並把結果當作新的Interable 回傳。
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 函數可以寫成：
由於map 函數傳回的是一個惰性序列，需要透過list()等函數來呼叫它。
雖然上面的程式碼看起來比直接寫for 迴圈要複雜，但是當資料量很大的情況下，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。同時程式碼也簡潔很多，簡直裝X神器。
另一個小例子，把列表中的元素轉換成字串，一條指令
它和map 有些像，不過map 是用來逐一遍歷，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 的各個元素依序求和，再看一個自製的int()函數的例子
這是Python 內建函數int 的用法
我們透過reduce 和map 函數也可以實作如下
先用map 函數來遍歷23465 這個字串列表，然後透過reduce 函數遞歸應用列表每個元素到lambda 函數。
它同樣接收一個函數和一個序列，filter()把傳入的函數依序作用於每個元素，然後根據回傳值是True 還是False 決定保留還是丟棄該元素。
使用這些函數，不僅可以讓我們的程式碼更加簡潔，同時在大數據量或計算密集時，能夠大幅提高效率。
以上是都應該了解的Python函數式編程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
