1.函数式编程的概念
在计算机的层次上，CPU执行的是加减乘除的指令代码，以及各种条件判断和跳转指令，所以，汇编语言是最贴近计算机的语言。
而计算则指数学意义上的计算，越是抽象的计算，离计算机硬件越远。
对应到编程语言，就是越低级的语言，越贴近计算机，抽象程度低，执行效率高，比如C语言；越高级的语言，越贴近计算，抽象程度高，执行效率低，比如Lisp语言。
函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。
函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。
2.
#一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数
def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
def square(x):
return x**2
print(add(-5,6,square))
3.map
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
# 使用map和高阶函数计算list的平方
def square(x):
return x*x
r=map(square,[1,2,3,4,5])
print(list(r))
#map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
#使用map将不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写
def stan(x):
if len(x)>0:
y=x[:1].upper()+x[1:].lower()
return y
else:
print('NONE')
L=['zhangsan','lisi','WANGWU','zhaoLIU']
l=list(map(stan,L))
print(l)
4.reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
#使用reduce实现序列求和
from functools import reduce
def plus(x,y):
return x+y
S=reduce(plus,[1,3,5,7,9])
print(S) print(sum([1,3,5,7,9]))
#使用reduce把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579
from functools import reduce
def fn(x,y):
return x*10+y
S=reduce(fn,[1,3,5,7,9])
print(S)