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Python 函数式编程和并发

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Python函数式编程和并发是Python中重要的编程范式之一，可以提高代码的可读性、模块化、可复用性、可维护性，并使得程序更加高效、灵活和易于扩展。下面是Python函数式编程和并发使用方法的完整攻略：

Python 函数式编程

什么是函数式编程

函数式编程是一种编程范式，强调使用函数来完成代码编写。其中最重要的两个概念是纯函数和不可变性。纯函数具有以下特点：

  1. 输入参数相同，输出结果相同。
  2. 函数不会影响程序的状态，也不会对外部产生影响。
  3. 函数没有副作用。

不可变性是指我们应该尽可能地使用不可变的数据类型（如元组）和对象，以避免在程序的运行中对其进行修改。

如何使用函数式编程

在Python中使用函数式编程，需要掌握以下内容：

  1. lambda表达式：它是匿名函数的一种方式，可以以一行代码的形式定义函数。
  2. map函数：它可以将一个函数作用于一个序列上的所有元素，生成一个新的序列。
  3. filter函数：它可以用于筛选序列中的元素，只保留符合条件的元素。
  4. reduce函数：它可以用于对于一个序列中的所有元素进行累计计算。

以下是函数式编程的示例代码：

# lambda表达式
res = lambda x, y: x + y
print(res(3, 5)) # 结果为8

# map函数
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
res = map(lambda x: x**2, lst)
print(list(res)) # 结果为[1, 4, 9, 16, 25]

# filter函数
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
res = filter(lambda x: x>3, lst)
print(list(res)) # 结果为[4, 5]

# reduce函数
from functools import reduce
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
res = reduce(lambda x, y: x+y, lst)
print(res) # 结果为15

Python 并发编程

什么是并发编程

并发编程是指同一时间内执行多个任务的编程方式。Python中的并发编程包括多线程、多进程和异步IO等。

如何使用并发编程

在Python中使用并发编程，需要掌握以下内容：

  1. threading模块：它提供了多线程编程所需的跟踪、锁定和同步工具。
  2. multiprocessing模块：它提供了多进程编程所需的创建和控制进程的工具。
  3. asyncio模块：它提供了异步IO编程所需的协程、事件循环和任务调度器。

以下是并发编程的示例代码：

# 多线程
import threading

def thread_func(num):
    print("Thread %d is running..." % num)
    return

for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=thread_func, args=(i,))
    t.start()

# 多进程
from multiprocessing import Process

def process_func(num):
    print("Process %d is running..." % num)
    return

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = Process(target=process_func, args=(i,))
        p.start()

# 异步IO
import asyncio

async def async_func(num):
    print("Async %d is running..." % num)
    return

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [asyncio.ensure_future(async_func(i)) for i in range(5)]
    loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

以上就是Python函数式编程和并发的使用方法的完整攻略，希望对你有所帮助。

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