Python 函数式编程和并发

Python函数式编程和并发使用是Python编程中非常重要的两个知识点，本文将为大家提供一份完整攻略。

1. Python函数式编程

函数式编程是基于数学上的函数概念而发展的一种编程范式，它的特点是将计算视为数学函数的计算，并避免使用程序状态以及变量等需要修改的数据结构，尽量使用无状态（immutable）数据结构，从而消除了副作用带来的影响。

Python提供了一系列函数式编程的支持，下面是函数式编程的三大特性：

1.1 关键字lambda

lambda是Python提供的一个关键字，用于表示匿名函数，可以与map，reduce，filter等高阶函数搭配使用，从而实现函数式编程。

示例：

# 计算一个列表中每个元素的平方
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = list(map(lambda x: x**2, lst))
print(squares)

1.2 高阶函数map和reduce

map和reduce两个函数是函数式编程中非常常用的函数，用于对列表进行操作和归约。

map函数接受一个函数和一个列表，将这个函数应用于列表中的每个元素，并返回一个新的列表。

reduce函数接受一个函数和一个列表，按照函数的运算逻辑依次将列表中的元素进行归约，最后得到一个单一的结果。

示例：

# 使用map函数将一个字符串列表转换为大写形式
words = ['apple', 'banana', 'pear']
upper_words = list(map(str.upper, words))
print(upper_words)

# 使用reduce函数计算一个列表中所有元素的和
from functools import reduce
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = reduce(lambda a, b: a+b, lst)
print(sum)

1.3 生成器

生成器是一种特殊的迭代器，可以用于处理大数据集或者无限序列，比如斐波那契数列、素数等。

示例：

# 编写一个简单的生成器，用于生成斐波那契数列
def fib(n):
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        yield a
        a, b = b, a+b

for f in fib(10):
    print(f)

1. Python并发

Python并发是指Python多个任务在同一时间内运行，Python提供了一系列的并发模块，如：threading，multiprocessing，queue等。

2.1 threading模块

threading模块是Python中一个支持多线程的模块，它可以让我们在单独的线程中运行复杂的代码，在多个线程间方便地共享变量。

示例：

# 编写一个简单的多线程程序，让两个线程同时运行
import threading, time

def worker():
    print('Starting worker')
    time.sleep(2)
    print('worker has ended')

thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()

print('Main thread has ended')

2.2 multiprocessing模块

multiprocessing模块是Python中一个支持多进程的模块，它可以让我们在多个进程间并发执行复杂的任务，并利用多核CPU提高程序的执行效率。

示例：

# 编写一个简单的多进程程序，让两个进程同时运行
import multiprocessing, time

def worker():
    print('Starting worker')
    time.sleep(2)
    print('worker has ended')

process = multiprocessing.Process(target=worker)
process.start()

print('Main process has ended')

以上就是Python函数式编程和并发使用方法的完整攻略，希望对大家有所帮助。