Python是一种完全支持函数式编程的编程语言。在Python中，函数是一等公民，可以像其他对象一样被传递和操作。
下面是Python如何支持函数式编程的完整攻略：
1.匿名函数（Lambda函数）
Lambda函数是一种匿名函数，它可以作为一个函数对象被传递和执行。Lambda函数的语法格式如下：
lambda arguments: expression
其中，arguments表示传递给函数的参数，可以是零个或多个； expression表示函数执行的表达式。下面是一个使用Lambda函数的示例：
result = (lambda x, y: x + y)(3, 5)
print(result)
# Output: 8
在上述示例中，我们使用了一个Lambda函数，它接收两个参数x和y，然后返回它们的和。然后我们传递了参数3和5，Lambda函数被执行并返回值8。
2.高阶函数
高阶函数是能够接收函数作为参数或返回函数的函数。在Python中，许多内置函数都是高阶函数，例如map()，filter()和reduce()。下面是一个使用map()和filter()函数的示例：
# 使用map()函数对列表中的所有元素求平方
my_list = [1, 2, 3, 4]
squared_list = list(map(lambda x: x ** 2, my_list))
print(squared_list)
# Output: [1, 4, 9, 16]
# 使用filter()函数筛选出列表中的偶数
my_list = [1,2,3,4,5,6,7,8]
filtered_list = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, my_list))
print(filtered_list)
# Output: [2, 4, 6, 8]
在上述示例中，我们使用了map()和filter()函数，它们都接收一个函数和一个可迭代对象做为参数。 map()函数将函数应用于每个元素，并返回一个新的列表，而filter()函数根据函数的返回值对元素进行筛选并返回一个新的列表。
3.列表推导式
列表推导式是一种生成新列表的方法，它使用函数和可迭代对象生成新的元素。列表推导式的语法格式如下：
[expression for item in iterable if condition]
其中， expression表示计算新元素的表达式； item表示可迭代对象； condition是一个可选的条件表达式。下面是一个使用列表推导式的示例：
# 生成 1到10的平方的列表
squared_list = [x ** 2 for x in range(1, 11)]
print(squared_list)
# Output: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
在上述示例中，我们使用一个列表推导式来生成1到10的平方的列表。 推导式可以代替一些循环语句，使代码更简洁高效。
4.递归
在函数式编程中，递归是一个重要的概念。递归是指在函数中调用函数本身。 在Python中，函数可以通过递归来实现很多有趣的算法，例如归并排序，二分法查找等。下面是一个使用递归的示例：
# 计算n的阶乘
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
print(factorial(5))
# Output: 120
在上述示例中，我们定义了一个递归函数，计算一个数的阶乘。递归函数通过反复调用自身来实现，直到遇到结束条件。
总结：以上就是Python支持函数式编程的完整攻略。Python提供了完整的函数式编程工具，使得开发者可以更轻松地编写高效、简洁的函数式代码。