Python函数中几个特殊又很有用的函数，一定要搞明白函数式编程

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Python函数提供了一种表单简单的函数的方式，成为lambda表达式，我们来看看下面的例子：

#常规函数写法
def  y(m,n):
    return m*n
print(y(3,4))
#用lambda函数
s=lambda m,n:m*n
print(s(3,4))
运行结果：
12
12

在Python里面，我们称为匿名函数。

还有两个函数：exec和eval函数，执行语句的函数，格式相同，但不同的是返回结果，我们来看例子：

#exec与eval
s=1
a0=exec('print(s)') #执行了print语句
a1=exec('3+2') #执行3+2
a2=eval('3+2') #执行3+2
print(a0,a1,a2) #分别打印输出的结果

输出结果：
1
None None 5

我们可以看出，exec执行了print函数，但当我们打印输出结果时却发现exec并没有输出任何结果，而eval函数输出了执行的结果，这就是他们的不同之处。

但是，这两个函数意味着客户端可以将Python命令包装成参数，这就是为什么有的Python编程可以造成黑客攻击的原因。

值得注意的是，这两个函数的第一个参数一定要是一条可执行的命令，否则会报错。

Python函数允许将另一个函数作为参数输入，也可以返回一个函数，这就是函数式编程，在Python里可以使用变量，所以Python也不算纯的函数式编程。

我们来看看几个重要的函数例子，map() 函数可传入多个可迭代对象作为参数：

#函数式编程
l = [1, 2, 3, 4, 5]
n = map(lambda x: x * 5, l)
print(list(n))
输出结果：
[5, 10, 15, 20, 25]

filter() 函数的功能是对 iterable 中的每个元素，都使用 function 函数判断，并返回 True 或者 False，最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历的集合。

l = [1, 2, 3, 4, 5]
n = filter(lambda x: x % 2 == 0, l)
print(list(n))
输出结果如下：
[2, 4]

reduce() 函数通常用来对一个集合做一些累积操作

#reduce() 函数通常用来对一个集合做一些累积操作
import functools
l = [1, 2, 3, 4, 5]
p = functools.reduce(lambda x, y: x * y, l)
print(p)
输出结果：120

大家可以改变数值来进行各种测试。

每天坚持学习，这样每天都能进步一点点！

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