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Python 函数式编程和并发

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Python 函数式编程和并发使用方法的完整攻略如下：

Python 函数式编程

函数式编程的概念

函数是一种基本的程序构建块，函数式编程便是通过使用函数来完成编程的方法。它主要的特点是：

  • 函数是一等公民。函数可以像变量一样使用，可以作为参数传递、返回值等。
  • 没有变量赋值。函数式编程语言没有变量，只有常量。一旦赋值，常量的值就不能再改变了。
  • 无状态。函数不会有任何状态。函数不依赖任何状态，所以函数很容易进行并行化处理。

Python 函数式编程的具体实现

Python 本身就支持函数式编程。Python 中的函数可以作为普通的值一样被传递。

Python 中内置了很多函数式编程的工具函数，如 map、filter、reduce 等。这些函数可以配合 lambda 表达式使用，构建出非常强大且简洁的函数式代码。

使用 map 函数实现列表的元素平方

>>> nums = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> list(map(lambda x: x*x, nums))
[1, 4, 9, 16, 25]

使用 reduce 函数计算列表乘积

>>> from functools import reduce
>>> nums = [1, 2, 3, 4]
>>> reduce(lambda x, y: x*y, nums)
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Python 并发编程

并发编程的概念

并发编程是指在同一时间处理多个任务，使得多个任务能够合理地共享计算机系统的资源，提高系统资源的利用率。

常见的并发编程模型有多线程和协程。

Python 并发编程的具体实现

Python 中可以通过 threading 模块实现多线程。

可以使用 threading.Thread 类创建一个新的线程，并通过 start 方法启动这个线程。下面是一个简单的例子：

import threading
import time

def worker():
    """新线程要执行的函数"""
    print("Worker thread started")
    time.sleep(2)
    print("Worker thread finished")

# 创建线程
t = threading.Thread(target=worker)

# 启动线程
t.start()

print("Main thread finished")

协程可以使用 Python 3.4 引入的 asyncio 模块。

下面是一个简单的协程示例：

import asyncio

async def worker():
    """异步函数"""
    print("Worker coroutine started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Worker coroutine finished")

# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 运行协程
loop.run_until_complete(worker())

print("Main coroutine finished")

以上就是 Python 函数式编程和并发使用方法的完整攻略。

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