实用指南：6个月Python学习计划 Day 15 - 函数式编程、高阶函数、生成器/迭代器

第三周 Day 1

? 今日目标

• 掌握 Python 中函数式编程的核心概念
• 熟悉 map()、filter()、reduce() 等高阶函数
• 结合 lambda 和 列表/字典 进行数据处理练习
• 了解生成器与迭代器基础，初步掌握惰性计算概念

? 函数式编程基础

函数式编程是一种“将函数作为数据处理工具”的风格，强调表达式、不可变性和链式操作。

? 常用高阶函数

1️⃣ map(func, iterable)：将函数应用于序列的每个元素

nums = [1
, 2
, 3
, 4]
squares = list(map(
lambda x: x**2
, nums)
)
print(squares) # 输出 [1, 4, 9, 16]

2️⃣ filter(func, iterable)：过滤序列中符合条件的元素

nums = [5
, 8
, 12
, 3
, 7]
even = list(filter(
lambda x: x % 2 == 0
, nums)
)
print(even) # 输出 [8, 12]

reduce(func, iterable)：连续两两执行函数（需导入）

from functools import reduce
nums = [1
, 2
, 3
, 4]
total = reduce(
lambda x, y: x + y, nums)
print(total) # 输出 10

? 生成器 Generator

生成器是一种惰性迭代器，只在需要时计算结果，节省内存。

def countdown(n):
while n >
0:
yield n
n -= 1
for i in countdown(5
):
print(i)

? 迭代器 Iterator

任何实现了 iter() 和 next() 方法的对象都可以被称为迭代器。

lst = iter([1
, 2
, 3]
)
print(next(lst)
) # 输出 1
print(next(lst)
) # 输出 2

? 今日练习任务

✅ 练习1：用 map 和 lambda 对列表每个数平方

nums = [2
, 4
, 6
, 8]
result = list(map(
lambda x: x**2
, nums)
)
print(result)

✅ 练习2：用 filter 筛选出长度大于3的字符串

words = ['hi'
, 'hello'
, 'python'
, 'no']
filtered = list(filter(
lambda w: len(w) >
3
, words)
)
print(filtered)

✅ 练习3：实现一个生成器，生成前 N 个偶数

def even_gen(n):
for i in range(n):
yield i * 2
print(list(even_gen(5
)
)
) # 输出 [0, 2, 4, 6, 8]

? 今日总结

内容	说明
函数式编程入门	高阶函数 map/filter/reduce
惰性计算	生成器节省内存，适合大数据处理
迭代器基础	掌握 iter() 和 next()
实战练习	提升数据处理与简洁表达能力