10分钟学习函数式Python( 三 ) _Python

带函数的部分应用部分应用(也称为闭包)很奇怪，但是也很酷。我们可以调用一个函数而不提供它需要的所有参数。我们来在一个例子中看一下这一点。我们想要创建一个函数，它接受两个参数，一个基数和一个指数，然后返回基数的指数次方，就像这样:

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现在我们想要一个专用的平方函数，来使用power数求出一个数的平方:

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这是可行的，但如果我们想要一个立方函数呢?或者一个4次方函数呢?我们能一直写下去吗?嗯,我们可以。但是程序员是很懒的。如果我们重复地做同一件事时，这是一个信号，表明有一种更快的方法来加快做这些事情的速度，那将允许我们不再重复地做这些事情。我们可以在这里使用部分应用。让我们看一个使用了一个部分应用的平方函数的例子：

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这难道不酷吗？我们可以通过告诉Python第二个参数是什么来只使用一个参数调用需要两个参数的函数。
我们还可以使用一个循环，来生成一个幂函数，其运行范围可以从立方到1000次幂。

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函数式编程不是Python化您可能已经注意到了，我们在函数式编程中想要做的很多事情都是围绕列表进行的。除了reduce函数和部分应用外，我们所看到的所有函数都会生成列表。Guido (Python的发明者)不喜欢Python中的函数式的东西，因为Python已经有了自己的生成列表的方法。
如果我们在一个Python IDLE会话中输入“import this”，我们会得到:

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这就是Python之禅。这是一首关于某些东西Python化意味着什么的诗。这里我们要涉及的部分是: 应该有一种——最好是只有一种——显而易见的方法来做到它。
在Python中，map 与 filter可以做与列表表达式(接下来讨论)相同的事情。这打破了Python之禅中的一条规则，因此函数式编程的这些部分不是“Python式的” 。
另一个话题是Lambda 。在Python中，lambda函数是一个普通函数。Lambda是语法糖。这两个是等价的:

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一个普通函数可以做lambda函数所能做的所有事情，但反过来却不行。一个lambda函数不能完成一个普通函数所能完成的所有工作。
这是一个关于函数式编程为什么不能很好地适应整个Python生态系统的简短讨论。您可能已经注意到我之前提到过列表推导式，我们现在将讨论它们。
列表推导式之前我提到过，我们可以用列表推导式完成我们可以用map或filter所做的任何事情。这是我们要学习的关于它们的部分。
列表推导式是在Python中生成列表的一种方式。其语法是: