python支持函数式编程吗

python不是完全支持函数式编程，他支持部分函数式编程，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。

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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。

Python 函数进阶-高阶函数

高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数，换句话说如果一个函数的参数是函数，那么这个函数就是一个高阶函数。

高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数，也有Python系统自带的内置高阶函数。

我们下面的例子中，函数 senior 的参数中有一个是函数，那么senior就是一个高阶函数；函数 tenfold 的参数不是函数，所以tenfold就只是一个普通的函数。

function：函数，可以是 自定义函数 或者是 内置函数；

iterable：可迭代对象，可迭代性数据。（容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器）

把可迭代对象中的数据一个一个拿出来，然后放在到指定的函数中做处理，将处理之后的结果依次放入迭代器中，最后返回这个迭代器。

将列表中的元素转成整型类型，然后返回出来。

列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数，配合实现功能。

参数的意义和map函数一样

filter用于过滤数据，将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理，如果函数返回值为真，将数据保留；反之不保留，最好返回迭代器。

保留容器中的偶数

参数含义与map、filter一致。

计算数据，将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算，得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果，以此类推，直到所有的结果运算完毕，返回最终的结果。

根据功能我们就应该直到，reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。

将列表中的数据元素组合成为一个数，

iterable：可迭代对象；

key：指定函数，默认为空；

reverse：排序的方法，默认为False，意为升序；

如果没有指定函数，就单纯的将数据安札ASCII进行排序；如果指定了函数，就将数据放入函数中进行运算，根据数据的结果进行排序，返回新的数据，不会改变原有的数据。

注意，如果指定了函数，排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序，而不是排序计算之后的就结果数据。

将列表中的数据进行排序。

还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理，然后根据结果进行排序。

既然有了列表的内置函数sort，为什么我们还要使用sorted函数呢？

高阶函数就是将函数作为参数的函数。

文章来自

python基础：内置函数、方法、转义字符大全

在写python程序时，常能用到一些函数和方法，总结一下，保存起来，方便查询。

一、内置函数

# abs()获取数字绝对值

# chr(i)数字转换为字符类型

# divmod() 获取两个数值的商和余数

# enumerate() 将可遍历序列组合为索引序列

# float()转换为浮点数

# format() 格式化字符串

# int()转换为整数 

# input() 接受用户输入内容

# len() 计算元素个数

# max() 返回最大值

# min() 返回最小值

# math.ceil() 返回指定数值的上舍整数

# open()打开文件并返回文件对象

# pow() 幂运算

# print()打印输出 

# range() 生成器

# reversed()反转所有元素

# round()四舍五入求值

# sorted()对可迭代对象进行排序 

# str() 转换为字符串

# sum() 求和

# set() 创建集合

# tuple() 将序列转换为元组

# zip()将可迭代对象打包成元组

二、方法

# append() 添加列表元素

# capitalize()首字母转换为大写 

# count()字符出现次数

# close() 关闭文件

# decode() 解码字符串

# dict.keys() 获取字典所有的键

# find()字符串首次出现的索引

# f.read() 读取文件内容

# dict.update()更新字典

# dict.items() 获取字典键/值对

# dict.get() 返回指定键的值

# encode() 编码字符串

# list.sort() 排序列表元素

# index() 元素首次出现的索引

# isdigit() 判断字符串是否只由数字组成

# isupper() 是否所有字母都为大写

# isnum() 判断字符串是否由字母和数字组成

# islower() 是否所有字母都为小写

# isdecimal() 检查字符串是否只包含十进制字符

# isalpha() 检测字符串是否为纯字母

# random.shuffle()随机排序

# random.sample()返回无重复随机数列表

# random.choice() 返回一个随机元素

# random.randint() 生成指定范围的随机整数

# random.randrange() 生成指定范围的指定递增基数随机整数

# pop() 删除列表中的元素

# remove()删除列表中的指定元素

# strip()去除空格

# lstrip()去除左侧空格

# rstrip() 去除右侧空格

# readline() 读取单行内容

# root.after() Tkinter中等待一段时间后再执行命令

# str.isnumeric() 验证字符串是否为数字（适用于Unicode）

# split()分割字符串

# ord() 将字符转换为整数

# replace() 字符串替换

# ljust() 左对齐填充

# rjust() 左对齐填充

# readlines() 读取所有行内容

# datetime.datetime.now() 返回指定时区的本地日期时间

# datetime.datetime.today() 获取当前本地日期的date对象

# datetime.utcnow() 返回当前UTC时间的datetime对象

# time.strptime()把时间字符串解析为元组

# time.time()返回当前时间的时间戳

# time.sleep()暂停指定秒数

# time.strftime() 返回指定格式的日期字符串

# time.mktime() 接收时间元组并返回时间戳

# os.getcwd() 获取当前工作目录

# os.listdir() 获取指定路径下的目录和文件列表

# os.makedirs() 递归创建目录

# os.rename() 重命名目录或文件

# os.path.exists() 判断路径是否存在

# upper() 全部转换为大写字母

# lower()  全部转换为小写字母

# sys.stdout.write() 标准输出打印

# sys.stdout.flush()刷新输出 

# shutil.copy() 复制单个文件到另一文件或目录

# write() 写入文件内容

# winsound.Beep() 打开电脑扬声器

# zfill() 在字符串前面填充0

三、循环语句

# break终止当前循环

# continue 终止本循环进入下一次循环

# with open() as file 以with语句打开文件（数据保存）

四、转义字符

\ 行尾续行符

\' 单引号 

\'' 双引号

\a 响铃

\e 转义

\n 换行

\t 横向制表符

\f 换页

\xyy 十六进制yy代表的字符

\\反斜杠符号

\b 退格

\000 空

\v 纵向制表符

\r 回车

\0yy 八进制yy代表的字符

\other 其他的字符以普通格式输出

python的list可以使用类似apply的函数吗

可以。在apply中运用函数，可以使用python内置函数也可以使用自定义函数。由于Python允许使用变量，因此Python不是纯函数式编程语言。

python中函数定义

1、函数定义

①使用def关键字定义函数

②

def 函数名(参数1.参数2.参数3...):

"""文档字符串，docstring，用来说明函数的作用"""

#函数体

return 表达式

注释的作用：说明函数是做什么的，函数有什么功能。

③遇到冒号要缩进，冒号后面所有的缩进的代码块构成了函数体，描述了函数是做什么的，即函数的功能是什么。Python函数的本质与数学中的函数的本质是一致的。

2、函数调用

①函数必须先定义，才能调用，否则会报错。

②无参数时函数的调用：函数名()，有参数时函数的调用：函数名(参数1.参数2.……)

③不要在定义函数的时候在函数体里面调用本身，否则会出不来，陷入循环调用。

④函数需要调用函数体才会被执行，单纯的只是定义函数是不会被执行的。

⑤Debug工具中Step into进入到调用的函数里，Step Into My Code进入到调用的模块里函数。

python常用函数包有哪些？

一些python常用函数包：

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

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