AI学习路线图 / 函数式编程

1. 函数定义 (Function Definition)

使用 `def` 关键字来定义一个函数。函数可以接收输入（参数），并可以返回一个值（使用 `return`）。

动手试试：

输入您的名字，函数将会生成一句问候语。

def greet(name):
return f"你好, {name}！欢迎学习函数式编程。"
greeting = greet("访客") print(greeting)
实时输出:

2. 参数传递 (Argument Passing)

Python 函数支持多种参数传递方式，包括位置参数、关键字参数和默认参数值。

动手试试：

创建一个用户简介。尝试不同的参数组合，观察输出变化。

def create_profile(username, age, city="未知"):
return f"用户: {username}, 年龄: {age}, 城市: {city}"
print(profile)
实时输出:

3. Lambda 表达式

Lambda 表达式是一种创建小型匿名函数的方式。它语法简洁，通常用于需要一个简单函数的地方。

动手试试：

输入一个数字，然后用 Lambda 表达式对其进行运算。

operation = lambda x: x * 2 result = operation(10) print(result)
实时输出:

4. 高阶函数 (Higher-Order Functions)

高阶函数是指可以接收其他函数作为参数，或者将函数作为返回值的函数。`map()` 和 `filter()` 是两个典型例子。

`map()` 函数

`map()` 会将一个函数应用于一个序列的每个元素。选择一个操作，看看它如何作用于下面的列表。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # operation = lambda x: x * x mapped_numbers = list(map(operation, numbers)) print(mapped_numbers)
输出:

`filter()` 函数

`filter()` 使用一个函数来过滤序列，只保留函数返回 `True` 的元素。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # condition = lambda x: x > 5 filtered_numbers = list(filter(condition, numbers)) print(filtered_numbers)
输出: