Python 中的函数式编程：从 lambda 到闭包

在 Python 中，函数式编程（Functional Programming，FP）是一种广泛使用的编程范式，其中函数被视为第一类对象，并且其在程序中的使用是一种“表达式求值”的方式。在本文中，我们将介绍一些常用的 FP 技术，从 lambda 到闭包，逐步深入。

Lambda 表达式

在 Python 中，lambda 表达式是一种使用简单语法定义匿名函数的方式。这些函数通常用于创建简单的、一次性的函数对象，或者在函数作为参数传递时。例如，下面的代码定义了一个接受两个参数的 lambda 函数：

```
add = lambda a, b: a + b
```

这个 lambda 函数将两个参数相加并返回结果。我们可以像下面这样调用它：

```
result = add(3, 4)
```

这将返回 7。

高阶函数

在 Python 中，函数是第一类对象，因此我们可以将函数作为参数传递给其他函数，或者将函数作为返回值返回。

例如，我们可以定义一个函数，它接受一个函数和一个列表，并通过对列表中的每个元素应用函数来返回新列表。下面是这个函数的实现：

```
def apply(func, lst):
    return [func(elem) for elem in lst]
```

我们可以使用这个函数来将列表中的所有元素平方：

```
squares = apply(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4])
```

这将返回一个新列表，其中包含原始列表中每个元素的平方值。

闭包

闭包是一种特殊的函数，它可以访问其定义所在的作用域中的变量，并在该作用域已经被销毁的情况下继续使用这些变量。使用闭包，我们可以将一些状态“捕获”在函数内部，并在函数调用之间保持它们的值。

下面是一个简单的例子。我们可以定义一个函数，它返回一个新函数，该函数将接受一个整数参数并将其加上初始值：

```
def make_adder(initial_value):
    def adder(value):
        return initial_value + value
    return adder
```

我们可以使用这个函数来创建一个加法器，其初始值为 10：

```
add_ten = make_adder(10)
```

现在，我们可以使用这个加法器来将 5 加到 10：

```
result = add_ten(5)
```

这将返回 15。

在本文中，我们介绍了 Python 中常用的一些函数式编程技术，包括 lambda 表达式、高阶函数和闭包。这些技术可以帮助我们编写简洁、可读性强的代码，并以一种更自然的方式处理函数和数据。