Programación Funcional

Python soporta parcialmente la programación funcional, lo que permite escribir código más limpio y conciso.

Conceptos clave

lambda: Funciones anónimas.
map: Aplica una función a cada ítem de un iterable.
filter: Filtra elementos de un iterable según una condición.
reduce: Reducción de un iterable a un único valor.

Comprensión de listas y generadores.

Ejemplo

# Uso de lambda y map
numeros = [1, 2, 3, 4]
dobles = list(map(lambda x: x * 2, numeros))
print(dobles)

# Uso de filter
pares = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numeros))
print(pares)

# Uso de reduce
from functools import reduce
suma = reduce(lambda x, y: x + y, numeros)
print(suma)

Ejemplo Práctico

Objetivo:

Aprender a utilizar funciones lambda y operaciones como map, filter y reduce para trabajar con colecciones de datos.

Descripción:

Crear un programa que utilice una lista de números para aplicar operaciones funcionales usando lambda, map, filter y reduce.

Instrucciones:

Crea una lista de números del 1 al 10.
Usa map con una función lambda para obtener el doble de cada número.
Usa filter para filtrar solo los números pares.
Usa reduce para obtener la suma de todos los números en la lista.

Posibles soluciones

Código:

from functools import reduce

# Lista de números
numeros = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Usando map con lambda
dobles = list(map(lambda x: x * 2, numeros))
print(f"Lista de dobles: {dobles}")

# Usando filter con lambda
pares = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numeros))
print(f"Números pares: {pares}")

# Usando reduce con lambda
suma = reduce(lambda x, y: x + y, numeros)
print(f"Suma de números: {suma}")