声明：在人工智能技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的AI技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得阅读！想要学习AI技术的同学可以点击跳转到我的教学网站。PS：看不懂本篇文章的同学请先看前面的文章，循序渐进每天学一点就不会觉得难了！
函数式编程的意思就是对序列应用一些函数。例如，下面这个filter的调用实现了从一个序列中挑选出大于0的元素。
>>>list（range（-5,5）） # An iterator in 3.0
[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4]
>>>list（filter（（lambda x: x > 0）,range（-5,5））） # An iterator in 3.0
[1,2,3,4]
这个函数也能够用一个for循环来等效实现，但是它也是内置的函数，所以运行比for循环要快。
>>>res = []
>>> for x in range（-5,5）:
... if x > 0:
... res.append（x）
...
>>>res
[1,2,3,4]
reduce在Python 2.6中只是一个简单的内置函数，但是在Python 3.0中则位于functools模块中，要更复杂一些。这里是两个reduce调用，计算了在一个列表中所有元素加起来的和以及乘起来的乘积。
>>>from functools import reduce # Import in 3.0,not in 2.6
>>>reduce（（lambda x,y: x + y）,[1,2,3,4]）
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>>>reduce（（lambda x,y: x * y）,[1,2,3,4]）
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下面是一个对第一个调用的for循环的等效实现。
>>>L = [1,2,3,4]
>>>res = L[0]
>>>for x in L[1:]:
... res = res + x
...
>>>res
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编写自己的reduce版本实际上相当简单：
>>>def myreduce（function,sequence）:
... tally = sequence[0]
... for next in sequence[1:]:
... tally = function（tally,next）
... return tally
...
>>>myreduce（（lambda x,y: x + y）,[1,2,3,4,5]）
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>>>myreduce（（lambda x,y: x * y）,[1,2,3,4,5]）
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内置的operator模块提供了一些函数，它们使用起来是很方便的（要了解关于这一模块的更多内容，请参阅Python的库手册）。
>>>import operator,functools
>>>functools.reduce（operator.add,[2,4,6]） # Function-based +
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>>>functools.reduce（（lambda x,y: x + y）,[2,4,6]）
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