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Programacion funcional ​

Python permite usar ideas funcionales: funciones puras, transformaciones, inmutabilidad parcial y funciones como valores.

Funciones como valores ​

python
def double(x: int) -> int:
    return x * 2


operation = double
print(operation(4))

map filter y reduce ​

Aunque existen, en Python suelen preferirse comprensiones cuando son mas legibles.

python
numbers = [1, 2, 3, 4]
squares = list(map(lambda x: x * x, numbers))

Equivalente mas idiomatico:

python
squares = [x * x for x in numbers]

Filtrar:

python
even = [x for x in numbers if x % 2 == 0]

sorted con key ​

python
users = [
    {"name": "Ana", "age": 30},
    {"name": "Luis", "age": 24},
]

by_age = sorted(users, key=lambda user: user["age"])

functools ​

python
from functools import partial


def multiply(a: int, b: int) -> int:
    return a * b


double = partial(multiply, 2)

Generadores ​

Los generadores producen valores bajo demanda.

python
def read_lines(lines: list[str]):
    for line in lines:
        yield line.strip()

Buenas practicas ​

  • Prefiere funciones puras para reglas de negocio.
  • Usa comprensiones si mejoran legibilidad.
  • No abuses de lambdas complejas.
  • Usa generadores para flujos grandes.

Errores comunes ​

  • Encadenar map, filter y lambdas hasta volver el codigo opaco.
  • Modificar estructuras compartidas dentro de funciones que parecen puras.
  • Convertir generadores a lista sin controlar tamaño.

Ejercicio ​

Dada una lista de pedidos, crea funciones puras para filtrar pedidos validos, calcular total y ordenar por fecha.