第三周 Day 1

🎯 今日目标

• 掌握 Python 中函数式编程的核心概念
• 熟悉 map()、filter()、reduce() 等高阶函数
• 结合 lambda 和 列表/字典 进行数据处理练习
• 了解生成器与迭代器基础，初步掌握惰性计算概念

🧠 函数式编程基础

函数式编程是一种“将函数作为数据处理工具”的风格，强调表达式、不可变性和链式操作。

🛠 常用高阶函数

1️⃣ map(func, iterable)：将函数应用于序列的每个元素

nums = [1, 2, 3, 4]
squares = list(map(lambda x: x**2, nums))
print(squares)  # 输出 [1, 4, 9, 16]

2️⃣ filter(func, iterable)：过滤序列中符合条件的元素

nums = [5, 8, 12, 3, 7]
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(even)  # 输出 [8, 12]

reduce(func, iterable)：连续两两执行函数（需导入）

from functools import reducenums = [1, 2, 3, 4]
total = reduce(lambda x, y: x + y, nums)
print(total)  # 输出 10

🔁 生成器 Generator

生成器是一种惰性迭代器，只在需要时计算结果，节省内存。

def countdown(n):while n > 0:yield nn -= 1for i in countdown(5):print(i)

🔄 迭代器 Iterator

任何实现了 iter() 和 next() 方法的对象都可以被称为迭代器。

lst = iter([1, 2, 3])
print(next(lst))  # 输出 1
print(next(lst))  # 输出 2

🧪 今日练习任务

✅ 练习1：用 map 和 lambda 对列表每个数平方

nums = [2, 4, 6, 8]
result = list(map(lambda x: x**2, nums))
print(result)

✅ 练习2：用 filter 筛选出长度大于3的字符串

words = ['hi', 'hello', 'python', 'no']
filtered = list(filter(lambda w: len(w) > 3, words))
print(filtered)

✅ 练习3：实现一个生成器，生成前 N 个偶数

def even_gen(n):for i in range(n):yield i * 2print(list(even_gen(5)))  # 输出 [0, 2, 4, 6, 8]

📌 今日总结

内容	说明
函数式编程入门	高阶函数 map/filter/reduce
惰性计算	生成器节省内存，适合大数据处理
迭代器基础	掌握 iter() 和 next()
实战练习	提升数据处理与简洁表达能力