Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.

1. Lambda выражение в Python.
2. Функция map() в Python.
3. Функция filter() в Python.
4. Функция reduce() в Python.
5. Функция zip() в Python.

Lambda выражение в Python:

lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.

Синтаксис lambda выражения в Python

lambda arguments: expression

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

>>> multiply = lambda x,y: x * y
>>> multiply(21, 2)
42

 Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями

Функция map() в Python:

В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними - нужно превратить их в целое число:

old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']

new_list = []
for item in old_list:
    new_list.append(int(item))

print (new_list)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:

old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
new_list = list(map(int, old_list))
print (new_list)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:

def miles_to_kilometers(num_miles):
    """ Converts miles to the kilometers """
    return num_miles * 1.6

mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
kilometer_distances = list(map(miles_to_kilometers, mile_distances))
print (kilometer_distances)

[1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:

mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
kilometer_distances = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances))

print (kilometer_distances)

[1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

l1 = [1,2,3]
l2 = [4,5,6]

new_list = list(map(lambda x,y: x + y, l1, l2))
print (new_list)

[5, 7, 9]

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:

l1 = [1,2,3]
l2 = [4,5]

new_list = list(map(lambda x,y:  + y, l1, l2))

print (new_list)
[5,7]

Функция filter() в Python:

Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:

mixed = ['мак', 'просо', 'мак', 'мак', 'просо', 'мак', 'просо', 'просо', 'просо', 'мак']
zolushka = list(filter(lambda x: x == 'мак', mixed))

print (zolushka)
['мак', 'мак', 'мак', 'мак', 'мак']

Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.

Функция reduce() в Python:

Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.

Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:

from functools import reduce
items = [1,2,3,4,5]
sum_all = reduce(lambda x,y: x + y, items)

print (sum_all)

15

Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:

from functools import reduce
items = [1, 24, 17, 14, 9, 32, 2]
all_max = reduce(lambda a,b: a if (a > b) else b, items)

print (all_max)
32

Функция zip() в Python:

Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.

a = [1,2,3]
b = "xyz"
c = (None, True)

res = list(zip(a, b, c))
print (res)

[(1, 'x', None), (2, 'y', True)]

Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.