函数式编程是一种编程范式，其中程序是通过应用和组合函数来构造的。它将计算视为数学函数的评估，并避免更改状态或可变数据。
特性：不可变性：数据一旦创建，就不会更改。一等函数：函数被视为一等公民，这意味着它们可以像变量一样传递。纯度：函数没有副作用，并返回仅取决于其输入的值。Lambda 函数Lambda 函数是使用关键字lambda定义的小型匿名函数。它们在语法上仅限于单个表达式。
语法：lambda arguments: expression例：greet = lambda name: f"Hello, {name}!" print(greet("Alice")) # Output: Hello, Alice!函数map()map()用于将函数应用于输入列表中的所有项目。它接受一个函数和一个列表作为参数，并返回一个新列表，该函数应用于原始列表中的每个项目。
语法：map(function, iterable, ...)例：numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))print(squared) # Output: [1, 4, 9, 16, 25]函数filter()filter()用于从应用函数返回True的可迭代对象的那些元素构造列表。
语法：filter(function, iterable)例：numbers = range(10)even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))print(even_numbers) # Output: [0, 2, 4, 6, 8]函数reduce()reduce()用于将在其参数中传递的特定函数应用于所有列表元素。此函数在模块functools中定义。
语法：reduce(function, sequence[, initial])
例：from functools import reducenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]product = reduce(lambda x, y: x*y, numbers)print(product) # Output: 120函数式编程的优点简单性：它允许您编写更直接和可读的代码。简洁：你可以用更少的代码表达复杂的想法。可测试性：函数的纯度（无副作用）使代码更易于测试和调试。
