Курс Python → Функциональное программирование.

Функциональное программирование — это парадигма программирования, основанная на использовании функций как основных элементов программы. Она позволяет писать более краткий и читаемый код, что делает его более поддерживаемым и расширяемым. Один из ключевых инструментов функционального программирования — это функции высшего порядка.

Функции высшего порядка — это функции, которые могут принимать другие функции в качестве аргументов или возвращать их как результат. Они позволяют абстрагировать общие шаблоны кода, делая его более универсальным. Примером функции высшего порядка является функция map, которая применяет заданную функцию ко всем элементам итерируемого объекта.


# Пример использования функции map
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # Вывод: [1, 4, 9, 16, 25]

Еще одним инструментом функционального программирования является анонимные функции, или лямбда-функции. Они позволяют создавать функции «на лету», без необходимости определения их имени. Лямбда-функции обычно используются вместе с функциями высшего порядка, такими как map или filter.


# Пример использования лямбда-функции вместе с функцией filter
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)  # Вывод: [2, 4]

Кроме того, функциональное программирование предлагает инструменты для работы с последовательностями данных, такие как reduce. Функция reduce применяет указанную функцию кумулятивно к элементам последовательности, сокращая ее до одного значения. Это позволяет упростить обработку данных и выполнение сложных операций.


from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_of_numbers = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(sum_of_numbers)  # Вывод: 15

Использование функционального программирования в Python может значительно улучшить структуру и читаемость вашего кода. Знание функций высшего порядка, анонимных функций, map, filter, reduce и других инструментов функционального программирования позволит вам писать более компактный, элегантный и эффективный код.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Удаление файлов и папок в Python
  2. Работа с аргументами командной строки в Python
  3. Создание пользовательской коллекции в Python
  4. Методы split() и join() — Python строк.
  5. Открытие, чтение и закрытие файла
  6. Оператор == в Python
  7. Удаление элементов из списка в Python
  8. Создание инструмента обнаружения плагиата
  9. Оператор in в Python
  10. Проверка файла .py на синтаксис.
  11. Утечки переменных цикла в Python 3.x
  12. Преобразование кортежа в словарь.
  13. Печать календаря в Python
  14. Обработка ошибки IndexError
  15. Обрезка изображения с Pillow
  16. Декоратор защиты анонимных пользователей
  17. Замеры производительности в Python
  18. Работа с Event() в threading
  19. Структура данных словарь в Python
  20. Работа с исключениями в Python
  21. Функция с **kwargs в Python
  22. Функция zip() в Python
  23. Множественное назначение в Python
  24. Форматирование строк в Python
  25. Работа с срезами в Numpy
  26. Тест скорости набора текста на Python
  27. Функция zip() для объединения списков
  28. Срезы в Python
  29. Атрибуты класса и экземпляра в Python
  30. Генерация случайных чисел в Python
  31. Преобразование числа в список цифр
  32. Функциональное программирование в Python
  33. Лямбда-функции для min/max
  34. Разработка Telegram-ботов
  35. Работа с OpenCV
  36. Отладка производительности Python
  37. Отладка кода
  38. Метод __getitem__ в Python
  39. Руководство по Pymorphy2
  40. Преобразование списка в словарь через генератор
  41. Magic Commands — улучшение работы с Python
  42. Ограничение ресурсов в Python
  43. ROT13 Шифр Цезаря в Python
  44. Атрибуты объекта в Python
  45. Генерация UUID в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию