函数式编程（Functional Programming，FP）是一种编程范式，它强调使用函数来构建计算过程，以此简化程序的构建。Python虽然不是一门纯函数式编程语言，但它提供了足够的支持，让我们能够以函数式的风格编写代码。

函数式编程的核心概念包括：高阶函数、纯函数、匿名函数、不可变数据结构以及递归等。接下来，我们通过一些示例代码来深入理解这些概念，并实践函数式编程。

首先，高阶函数是指那些接受函数作为参数或将函数作为返回值的函数。Python中的map()和filter()就是典型的高阶函数。

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使用map()将列表中的每个元素乘以2

nums = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x * 2, nums)
print(list(squared)) # 输出: [2, 4, 6, 8]

使用filter()过滤出列表中的偶数

even_nums = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)
print(list(even_nums)) # 输出: [2, 4]
纯函数是指不依赖也不修改其作用域之外变量的函数。纯函数对于相同的输入总是产生相同的输出，且没有副作用。

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一个纯函数的例子

def add(x, y):
return x + y

对于相同的输入，总是产生相同的输出

print(add(2, 3)) # 输出: 5
匿名函数，即没有名称的函数，在Python中通过lambda关键字创建。它们通常用于需要函数对象的地方，但又不想用标准的方式定义一个完整的函数。

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使用lambda表达式创建匿名函数

square = lambda x: x * x
print(square(4)) # 输出: 16
函数式编程还鼓励使用不可变数据结构，因为它们可以使得函数没有副作用，从而更加纯净。在Python中，元组（tuple）和字符串（str）是不可变的，而列表（list）和字典（dict）是可变的。

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使用不可变数据结构

my_tuple = (1, 2, 3)

my_tuple[0] = 4 # 这会引发TypeError，因为元组是不可变的

最后，递归是函数式编程中常用的另一种技术。递归函数是自己调用自己的函数。Python中的递归函数需要有一个明确的退出条件，以避免无限递归。

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使用递归计算阶乘

def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5)) # 输出: 120
通过上面的示例代码，我们可以看到函数式编程在Python中的实际应用。掌握这些概念和技术，可以帮助我们编写更加简洁、模块化和可维护的代码。