Python 函数式编程设计模式是一种高级编程方法，可以提高代码的可读性和可重用性。下面是一份完整的攻略，讲解Python 函数式编程设计模式的基础知识和技巧。
什么是函数式编程？
函数式编程是一种编程范式，不同于命令式编程。在命令式编程中，程序员使用语句来改变程序状态（例如通过变量的赋值）。而在函数式编程中，程序员更关注表达式的求值，而不是语句的执行顺序。函数式编程的目标是编写能够处理数据的函数，这些函数不会发生副作用（对程序状态的改变），而且输入和输出对于同样的输入总是返回相同的输出。
Python 支持函数式编程范式，然而 Python 的函数式编程并不如其他函数式编程语言那样纯粹。这是因为 Python 是一种多范式编程语言，可以支持命令式、面向对象和函数式编程范式。
函数式编程设计模式
函数式编程设计模式提供了一些常见的模式，可以在函数式编程中使用。这些模式包括以下几种：
高阶函数
高阶函数是指能够把函数作为参数或返回另一个函数的函数。在函数式编程中，高阶函数特别有用，因为它们可以帮助我们避免重复编写代码。例如，我们可以编写一个高阶函数来实现两个具体函数的代码，而不用在两个函数中分别实现这些代码。
下面是一个接受函数作为参数的高阶函数的示例：
def my_map(func, iterable):
for item in iterable:
yield func(item)
该函数的作用是将一个可迭代对象的每个元素都应用到一个函数上，然后返回一个新的可迭代对象。在这个例子中，我们只需要调用一次 my_map() 函数，就可以处理多个具体函数。
闭包
闭包是一个返回函数的函数，它可以访问函数定义时的环境变量。在函数式编程中，使用闭包可以创建一些有状态的函数，这些函数可以保存一些内部状态，并在之后的调用中使用。
下面是一个带有计数器的闭包的示例：
def counter():
count = 0
def inner():
nonlocal count
count += 1
return count
return inner
该函数返回一个新的函数，每次调用返回值都会递增。由于内部函数 inner() 访问了外部函数 counter() 中的变量 count，因此 count 的值可以随着函数的调用而变化。
惰性求值
惰性求值是指在需要计算时才执行的求值方式。在函数式编程中，惰性求值的好处是只计算必要的元素，减少了不必要的计算量。惰性求值常常使用生成器和迭代器实现。
下面是一个使用惰性求值实现的斐波那契数列生成器的示例：
def fibonacci():
x, y = 0, 1
while True:
yield x
x, y = y, x + y
该函数使用了 yield 语句，而不是返回一整个序列。这意味着我们可以按需生成斐波那契数列，并且在需要时才计算。
示例说明
高阶函数示例
假设我们有两个函数：
def add_one(x):
return x + 1
def square(x):
return x ** 2
然后我们想要将一个列表中的元素都加一然后求平方，我们可以调用 my_map() 函数：
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = my_map(square, my_map(add_one, my_list))
print(list(result)) # 输出 [4, 9, 16, 25, 36]
在这个例子中，我们使用了 my_map() 函数两次，将两个具体函数链接在一起。这让我们避免了重复编写处理列表中元素的代码。
闭包示例
假设我们想要实现一个可逆加密算法，该算法可以根据密码对数据进行加密和解密。我们可以使用闭包来创建两个具体函数，分别用于加密和解密。
def create_cipher(key):
def encrypt(data):
result = ''
for letter in data:
result += chr(ord(letter) + key)
return result
def decrypt(data):
result = ''
for letter in data:
result += chr(ord(letter) - key)
return result
return (encrypt, decrypt)
该函数返回了两个函数：encrypt() 和 decrypt()。encrypt() 函数将每个字符的 ASCII 码加上密钥（key），然后返回一个新的字符串。decrypt() 函数将每个字符的 ASCII 码减去密钥，然后返回一个新的字符串。
我们可以使用 create_cipher() 函数来生成加密/解密函数：
cipher = create_cipher(3)
print(cipher[0]('hello')) # 输出 'khoor'
print(cipher[1]('khoor')) # 输出 'hello'
在这个例子中，我们使用一个密钥值来创建了一个闭包，并使用这个闭包生成加密/解密函数。注意，在生成的密文中，我们可以通过应用解密函数来获得原始的明文。
惰性求值示例
假设我们想要计算前 n 个自然数的平方和。我们可以使用以下的实现：
def sum_of_squares(n):
return sum(x ** 2 for x in range(n))
在这个实现中，我们使用了生成器和 sum() 函数来计算总和。这个生成器并没有一开始就计算出所有的列表元素，而是在需要时按需产生。
下面是一个使用该函数的示例：
result = sum_of_squares(10)
print(result) # 输出 285
在这个实例中，我们计算了前十个自然数的平方和。即使这个数列非常小，我们也可以使用惰性求值来实现这个求和的过程，而不必预先生成所有的元素。