Python 虽说是一个面向对象的，动态语言，但是它对于函数式编程的支持其实也不错，下面是几个在函数式编程中常用的概念或内置函数。

高阶函数

高阶函数是指可以接受函数作为参数，或返回函数作为结果的函数，Python 直接支持这种语法，例如 

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def apply_func(func, value):
    return func(value)

result = apply_func(lambda x: x * 2, 5)  # 10

lambda expression

lambda 表达式（匿名函数）是用来定义没有名字的函数，通常用于快速定义短小的函数体，尤其是在传递给其他高阶函数时。 Python 支持 lambda 表达式，但是可能是由于缩进等原因，Python只允许 lambda 表达式中含有一个语句作为返回值，例如

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add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 4))

map

map 是指将一个函数应用于给定序列的每个元素，并返回一个新序列。Python 提供了内置函数 map()，例如

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numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)  # 将每个数字平方
print(list(squared))  # [1, 4, 9, 16]

在编程的语境中，map 实际上有两种语义：一种是用于映射操作，另一种是更常见的字典数据结构。 在 Python 中，dict 用来表示字典，而 map 用于映射操作。然而，在 C++ 中，map 早就被用来表示字典，因此在进行映射操作时，C++ 选择了 transform 来代替 map。

filter

filter 是指根据给定的条件从序列中过滤元素，但是并不会返回直接返回满足要求的元素组成的新序列（这样做可能产生不必要的开销），而是会返回一个新的迭代器，这是一个惰性求值的对象，只有在实际迭代时才会计算出包含的元素。Python 提供了内置函数 filter()，例如

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numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)  # 过滤出其中的偶数
print(list(even_numbers))  # [2, 4, 6]

reduce

reduce 是指将一个函数应用于序列的前两个元素，然后将结果与序列中的下一个元素继续进行操作，直到处理完所有元素，最终返回一个单一结果。 应用情景包括对数据进行累积或聚合的操作，如求和、求积、连接字符串等。 Python 提供了 functools.reduce() 来实现这一功能，例如

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from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4]
result = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)  # 求和
print(result)  # 10

partial

partial 是指将一个函数的部分参数固定住，返回一个接收其它参数的新函数，通过这种方式可以创建更简洁特化的函数，避免重复传递相同参数。 Python 提供了 functools.partial() 来实现这一功能，例如

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from functools import partial

# 定义一个函数，计算幂次
def power(base, exp):
    return base ** exp

# 创建一个新的函数，将 exp 固定为 2，即平方函数
square = partial(power, exp=2)

print(square(3))  # 9
print(square(5))  # 25