摘要：開篇就要提到一個大的話題編程范型。例如，在面向對象編程中，程序員認為程序是一系列相互作用的對象，而在函數式編程中一個程序會被看作是一個無狀態的函數計算的串行。

開篇就要提到一個大的話題：編程范型。什么是編程范型？引用維基百科中的解釋：

  
編程范型或編程范式（英語：Programming paradigm），（范即模范之意，范式即模式、方法），是一類典型的編程風格，是指從事軟件工程的一類典型的風格（可以對照方法學）。如：函數式編程、程序編程、面向對象編程、指令式編程等等為不同的編程范型。

  
編程范型提供了（同時決定了）程序員對程序執行的看法。例如，在面向對象編程中，程序員認為程序是一系列相互作用的對象，而在函數式編程中一個程序會被看作是一個無狀態的函數計算的串行。

  
正如軟件工程中不同的群體會提倡不同的“方法學”一樣，不同的編程語言也會提倡不同的“編程范型”。一些語言是專門為某個特定的范型設計的（如Smalltalk和Java支持面向對象編程，而Haskell和Scheme則支持函數式編程），同時還有另一些語言支持多種范型（如Ruby、Common Lisp、Python和Oz）。

  
編程范型和編程語言之間的關系可能十分復雜，由于一個編程語言可以支持多種范型。例如，C++設計時，支持過程化編程、面向對象編程以及泛型編程。然而，設計師和程序員們要考慮如何使用這些范型元素來構建一個程序。一個人可以用C++寫出一個完全過程化的程序，另一個人也可以用C++寫出一個純粹的面向對象程序，甚至還有人可以寫出雜揉了兩種范型的程序。

不管看官是初學者還是老油條，都建議將上面這段話認真讀完，不管理解還是不理解，總能有點感覺的。

這里推薦一篇文章，這篇文章來自網絡：《主要的編程范型》

扯了不少編程范型，今天本講要講什么呢？今天要介紹幾個python中的小函數，這幾個函數都是從函數式編程借鑒過來的，它們就是：

filter、map、reduce、lambda、yield

有了它們，最大的好處是程序更簡潔；沒有它們，程序也可以用別的方式實現，只不過麻煩一些罷了。所以，還是能用則用之吧。

lambda函數，是一個只用一行就能解決問題的函數，聽著是多么誘人呀?？聪旅娴睦樱?/p>

>>> def add(x):     #定義一個函數，將輸入的變量增加3,然后返回增加之后的值
...     x +=3
...     return x
... 
>>> numbers = range(10)
>>> numbers
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  #有這樣一個list，想讓每個數字增加3,然后輸出到一個新的list中

>>> new_numbers = []
>>> for i in numbers:
...     new_numbers.append(add(i))  #調用add()函數，并append到list中
... 
>>> new_numbers
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

在這個例子中，add()只是一個中間操作。當然，上面的例子完全可以用別的方式實現。比如：

>>> new_numbers = [ i+3 for i in numbers ]
>>> new_numbers
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

首先說明，這種列表解析的方式是非常非常好的。

但是，我們偏偏要用lambda這個函數替代add(x)，如果看官和我一樣這么偏執，就可以：

>>> lam = lambda x:x+3
>>> n2 = []
>>> for i in numbers:
...     n2.append(lam(i))
... 
>>> n2
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

這里的lam就相當于add(x)，請看官對應一下，這一行lambda x:x+3就完成add(x)的三行（還是兩行？），特別是最后返回值。還可以寫這樣的例子：

>>> g = lambda x,y:x+y  #x+y,并返回結果
>>> g(3,4)
7
>>> (lambda x:x**2)(4)  #返回4的平方
16

通過上面例子，總結一下lambda函數的使用方法：

在lambda后面直接跟變量

變量后面是冒號

冒號后面是表達式，表達式計算結果就是本函數的返回值

為了簡明扼要，用一個式子表示是必要的：

lambda arg1, arg2, ...argN : expression using arguments

要特別提醒看官：雖然lambda 函數可以接收任意多個參數 (包括可選參數) 并且返回單個表達式的值，但是lambda 函數不能包含命令，包含的表達式不能超過一個。不要試圖向 lambda 函數中塞入太多的東西；如果你需要更復雜的東西，應該定義一個普通函數，然后想讓它多長就多長。

就lambda而言，它并沒有給程序帶來性能上的提升，它帶來的是代碼的簡潔。比如，要打印一個list，里面依次是某個數字的1次方，二次方，三次方，四次方。用lambda可以這樣做：

>>> lamb = [ lambda x:x,lambda x:x**2,lambda x:x**3,lambda x:x**4 ]
>>> for i in lamb:
...     print i(3),
... 
3 9 27 81

lambda做為一個單行的函數，在編程實踐中，可以選擇使用。根據我的經驗，盡量少用，因為它或許更多地是為減少單行函數的定義而存在的。

先看一個例子，還是上面講述lambda的時候第一個例子，用map也能夠實現：

>>> numbers
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      #把列表中每一項都加3

>>> map(add,numbers)                #add(x)是上面講述的那個函數，但是這里只引用函數名稱即可
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

>>> map(lambda x: x+3,numbers)      #用lambda當然可以啦
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

map()是python的一個內置函數，它的基本樣式是：map(func, seq)，func是一個函數，seq是一個序列對象。在執行的時候，序列對象中的每個元素，按照從左到右的順序，依次被取出來，并塞入到func那個函數里面，并將func的返回值依次存到一個list中。

在應用中，map的所能實現的，也可以用別的方式實現。比如：

>>> items = [1,2,3,4,5]
>>> squared = []
>>> for i in items:
...     squared.append(i**2)
... 
>>> squared
[1, 4, 9, 16, 25]

>>> def sqr(x): return x**2
... 
>>> map(sqr,items)
[1, 4, 9, 16, 25]

>>> map(lambda x: x**2,items)
[1, 4, 9, 16, 25]

>>> [ x**2 for x in items ]     #這個我最喜歡了，一般情況下速度足夠快，而且可讀性強
[1, 4, 9, 16, 25]

條條大路通羅馬，以上方法，在編程中，自己根據需要來選用啦。

在以上感性認識的基礎上，在來瀏覽有關map()的官方說明，能夠更明白一些。

  
map(function, iterable, ...)

  
Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel. If one iterable is shorter than another it is assumed to be extended with None items. If function is None, the identity function is assumed; if there are multiple arguments, map() returns a list consisting of tuples containing the corresponding items from all iterables (a kind of transpose operation). The iterable arguments may be a sequence or any iterable object; the result is always a list.

理解要點：

對iterable中的每個元素，依次應用function的方法（函數）（這本質上就是一個for循環）。

將所有結果返回一個list。

如果參數很多，則對么個參數并行執行function。

例如：

>>> lst1 = [1,2,3,4,5]
>>> lst2 = [6,7,8,9,0]
>>> map(lambda x,y: x+y, lst1,lst2)     #將兩個列表中的對應項加起來，并返回一個結果列表
[7, 9, 11, 13, 5]

請看官注意了，上面這個例子如果用for循環來寫，還不是很難，如果擴展一下，下面的例子用for來改寫，就要小心了：

>>> lst1 = [1,2,3,4,5]
>>> lst2 = [6,7,8,9,0]
>>> lst3 = [7,8,9,2,1]
>>> map(lambda x,y,z: x+y+z, lst1,lst2,lst3)
[14, 17, 20, 15, 6]

這才顯示出map的簡潔優雅。

預告：下一講詳解reduce和filter