面试题：Python函数式编程如何优化数据处理流程

假设你有一个包含大量字典的列表，每个字典代表一个用户的信息，包括姓名、年龄、邮箱等。使用Python函数式编程方法，对这些数据进行处理，筛选出年龄大于30岁的用户，并将他们的姓名和邮箱提取出来形成新的列表。要求代码体现函数式编程的特性，如不可变数据、纯函数等。

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难度

编程语言Python

users = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'email': 'alice@example.com'},
    {'name': 'Bob', 'age': 35, 'email': 'bob@example.com'},
    {'name': 'Charlie', 'age': 28, 'email': 'charlie@example.com'},
    {'name': 'David', 'age': 40, 'email': 'david@example.com'}
]


def filter_and_extract(users):
    def is_over_30(user):
        return user['age'] > 30

    def extract_name_email(user):
        return {'name': user['name'], 'email': user['email']}

    filtered_users = filter(is_over_30, users)
    result = list(map(extract_name_email, filtered_users))
    return result


result = filter_and_extract(users)
print(result)

首先定义了is_over_30函数，这是一个纯函数，用于判断用户年龄是否大于30岁。
接着定义了extract_name_email函数，也是纯函数，用于从用户字典中提取姓名和邮箱。
使用filter函数结合is_over_30函数筛选出年龄大于30岁的用户。
使用map函数结合extract_name_email函数对筛选后的用户提取姓名和邮箱，并将结果转换为列表。
整个过程遵循函数式编程中不可变数据（原始users列表未被修改）和纯函数的特性。

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面试题：Python函数式编程如何优化数据处理流程

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