在函数式编程中，为了满足复杂的业务逻辑而自主设计的。
底层已经写好的，实现一些简单的功能，作为工具使用
map 函数
reduce 函数
filter 函数
sorted 函数
map函数：根据提供的函数对指定序列做映射
格式：map(function, iterable, ...)
概述：使用可迭代对象(指定的序列)中的每个元素调用函数，将返回值作为新可迭代对象元素；
返回值为新的可迭代对象。
代码演练：
注意事项：1、map函数的参数第一个为自定义的函数，这里没有括号
2、第二个参数不仅仅是列表类型，只要为可迭代对象即可
3、map函数的返回值为map类型，如果想要拿到里面的数据，①可以使用list()强转；②for循环遍历
reduce函数：对指定的序列内的元素进行累积
格式：reduce(function, sequence [, initial] ) -> value
概述：function`参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从sequence中取一个元素，
和上一次调用`function`的结果做参数再次调用`function
代码演练：
注意事项：1、reduce需要先进行导入模块 functools import reduce
2、定义函数，此函数需要有两个参数(规则函数)
3、reduce(函数名, 序列)
4、 reduce返回的结果为int类型，可以直接使用
filter函数：根据条件，过滤掉不符合条件的元素，最终返回一个迭代器对象
代码演练：
filter函数的作用：
将可迭代对象的元素依次传入的指定的函数中，如果可迭代对象的单个元素传入后，函数返回True，
则这个元素被保留下来，如果一个元素传入函数后，函数返回False，则这个元素被抛弃掉，
最终保留下来的所有元素放置到一个迭代器中，filter可以实现筛选的功能
sorted函数：对所有可迭代对象进行排序操作
格式：sorted(iterable, key=abs, reverse=False)
sort 与 sorted 之间的区别：
1、sort 是应用在list上的方法，sorted可以对所有可迭代喜爱那个进行排序操作
2、list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，而内建的函数sorted 方法返回的
是一个新的list，而不是在原来的基础上进行的操作
代码演练：
map函数:根据提供的函数对指定序列做映射，返回的是一个map类型的对象
reduce函数：对指定的序列内的元素进行累积，返回的是一个最终的值
filter函数：根据条件进行过滤，最终返回一个迭代器对象
sorted函数：对所有可迭代对象进行排序操作，排序规则可自己通过key来规定
匿名函数的介绍：
定义函数使用def关键字, python还提供一种生成函数对象的表达式形式---匿名函数(lambda表达式)
lambda表达式能创建一个可调用的函数, 其返回函数本身而不是赋值给一个变量名, 这就是为什么lambda称之为匿名函数的原因.
匿名函数的格式：
lambda表达式的语法：
lambda argument_list: expression
argument_list是参数列表。他的结构与Python函数中的参数列表是一样的，
expression是一个关于参数的表达式，并且他们一定是单行的
代码案例：
匿名函数的案例：
匿名函数应用场景：
1、在def不可以出现的地方
2、简单优于复杂
问题导入：
给定一个列表，list01 = [1, 3, 5, 7, 9]，返回所有数的和。
(既不能使用for，又不能使用while，同时还不确定列表的长度)
该如何设计代码程序？
什么是递归：
1、将问题分解为规模更小的相同问题，
2、持续分解，直到问题规模小到可以用非常简单直接的方式来解决
3、递归的问题分解方式非常独特，其算法方面的明显特征就是：在算法流程中调用自身
问题回顾：
给定一个列表，返回所有数的和。
(既不能使用for，又不能使用while，同时还不确定列表的长度)
该如何设计代码程序
问题分析：
求和实际上最终是由一次次的加法实现的，而加法恰恰有2个操作数
将问题规模较大的列表求和，分解为规模较小而且固定的2个数求和（加法）？
同样是求和问题，但规模发生了变化，符合递归解决问题的特征！
换个方式来思考：
递归的优缺点：
优点：递归函数定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，
但循环的逻辑不如递归清晰
缺点：缺点是过深的调用会导致栈溢出。
1、最大递归深度
2、递归复杂度高, 不推荐使用
原文：https://www.cnblogs.com/wenchao-123/p/14153246.html