大学课程《Python程序设计》电子教案：第十一章 Python函数式编程.docx
Python程序设计
周次第次课学时
章节名称
第11章函数式编程
授课形式
■理论课■案例讨论课实验课习题课其他
教学目的及要求
理解函数式编程的基本概念：了解函数式编程的核心思想和特点。
掌握Lambda表达式：能够使用Lambda表达式创建匿名函数。
熟悉高阶函数：掌握map、filter、reduce等高阶函数的使用方法。
理解闭包和柯里化：了解闭包和柯里化的基本概念及其应用场景。
能够使用生成器：掌握生成器函数和生成器表达式的使用方法。
对比命令式编程和函数式编程：理解两者的主要区别和各自的优缺点。
教学重点
函数式编程的基本概念：理解函数式编程的核心思想和特点。
Lambda表达式：掌握Lambda表达式的语法和使用场景。
高阶函数：掌握map、filter、reduce等高阶函数的使用方法。
生成器：理解生成器函数和生成器表达式的使用方法
教学难点
闭包和柯里化：理解闭包和柯里化的基本概念及其应用场景。
高阶函数的应用：能够灵活使用高阶函数解决实际问题。
函数式编程的思维转变：理解函数式编程与命令式编程的区别，培养函数式编程的思维方式
教学内容
1.函数式编程概述
什么是函数式编程：函数式编程是一种编程范式，将函数作为程序的基本单元，强调函数的纯度和无副作用。
函数式编程的特点：
引用透明：函数的输出仅依赖于输入，不受外部状态影响。
无副作用：函数在执行过程中不会改变外部环境。
纯函数：同时满足引用透明和无副作用的函数。
Python中的函数式编程：Python支持函数式编程，提供了丰富的函数式编程工具。
2.Lambda表达式
Lambda表达式的基本语法：
lambda参数:表达式
示例：
#定义一个Lambda表达式
add=lambdax,y:x+y
print(add(2,3))#输出5
#使用Lambda表达式排序列表
points=[(1,2),(3,1),(5,0)]
sorted_points=sorted(points,key=lambdap:p[1])
print(sorted_points)#输出[(5,0),(3,1),(1,2)]
3.高阶函数
高阶函数的基本概念：高阶函数是可以接受函数作为参数或返回函数的函数。
常用高阶函数：
map：对序列中的每个元素应用一个函数。
#使用map函数
numbers=[1,2,3,4]
squared=map(lambdax:x**2,numbers)
print(list(squared))#输出[1,4,9,16]
filter：过滤序列中的元素，返回满足条件的元素。
#使用filter函数
numbers=[1,2,3,4,5]
even_numbers=filter(lambdax:x%2==0,numbers)
print(list(even_numbers))#输出[2,4]
reduce：对序列中的元素进行累积操作。
Python
深色版本
fromfunctoolsimportreduce
#使用reduce函数
numbers=[1,2,3,4]
product=reduce(lambdax,y:x*y,numbers)
print(product)#输出24
4.闭包
闭包的基本概念：闭包是一个函数对象，它记录了函数被定义时的环境。
闭包的示例：
defouter_function(x):
definner_function(y):
returnx+y
returninner_function
add_five=outer_function(5)
print(add_five(10))#输出15
5.柯里化
柯里化的基本概念：柯里化是将一个多参数函数转换为多个单参数函数的过程。
柯里化的示例：
defcurry_add(x):
definner(y):
returnx+y
returninner
add_five=curry_add(5)
print(add_five(10))#输出15
6.生成器
生成器函数：生成器函数使用yield关键字，可以生成一系列值。
defcount_up_to(n):
i=1
whilei=n:
yieldi
i+=1
counter=count_up_to(5)
for