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一、高阶函数
什么是高阶函数？我们以实际代码为例子，一步一步深入概念。
1、变量可以指向函数
以Python内置的求绝对值的函数abs()为例。
>>>abs(-10) #对函数abs的调用
10
name如果只写abs呢？
>>>abs
<built-in function abs>
可见，abs()是调用函数，而abs则为函数本身。
如果我们想要得到函数调用的结果，我们可以这样做：
>>>f=abs(-10)
>>>print(f)
10
既然变量f可以函数调用的结果，如果我们把函数赋给一个变量呢？
>>>f=abs
>>>f
<built-in function abs>
>>>f(-10)
10
我们把abs赋给了f,变量f现在已经指向了abs函数本身。
2、传入参数
如果一个函数 把 f 这个特殊的变量 当做参数了呢？是不是这个函数 他不止接受了一个变量 他还接受了一个函数
所以我们就把可以接受函数的函数称为高阶函数。
下面就来介绍一个最简单的高阶函数。
def add(x,y,f): #add函数 他接受了三个
return f(x)+f(y) #print(abs(-5)+abs(6))
add(-5,6,f)
运行结果为：
11
#参数x，y和f分别接收-5，6和abs
#add这个函数 他接受了 f 这个函数。 add就是一个高阶函数。
推导过程为：
x ==> -5
y ==>6
f ==> abs
f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==>11
总结：把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。
二、 Python 内置的高阶函数
map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数，他有两个参数， 第一个参数是一个函数(函数只有一个参数)，第二个参数用来接收一个可迭代对象，并通过把函数 依次作用在 可迭代对象上，得到一个新的 可迭代对象 并返回。
语法：
map(function, iterable, ...)
参数：
function -- 函数
iterable -- 一个或多个序列
实例：
def f(x):
return x*x
r=map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #f函数只有一个参数
print(list(r))
运行结果为：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
如果不用map()函数：
list1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def f(x):
return x*x
li=[]
for x in list1:
li.append(f(x))
print(li)
输出结果同样为：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce()函数
reduce()同样也是Python内置的高阶函数，会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
语法：
reduce(function, iterable[, initializer])
参数：
function -- 函数，有两个参数
iterable -- 可迭代对象
initializer -- 可选，初始参数
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
实例：
from functools import reduce #使用reduce()函数时，必须导入库
def add(x,y):
return x+y
print(reduce(add,[1,3,5,7,9])) #add函数必须有两个参数
运行结果为：
25
当然如果只是进行简单的相加，只需要使用sum（）函数，如果把[1,3,5,7,9]输出为13579，那么使用reduce（）才算派上用场。
from functools import reduce
def fn(x,y):
return x*10+y
print(reduce(fn,[1,3,5,7,9]))
13579
filter()函数
filter()函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用list()来转换。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为可迭代对象，可迭代对象的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
语法:
filter(function, iterable)
参数：
function -- 判断函数。
iterable -- 可迭代对象。
举个简单例子，把列表中的偶数删掉：
def f(n):
return n%2 != 0
print(list(filter(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))
运行结果为：
[1, 3, 5, 7, 9]
再举一个例子：把空字符串去掉
def not_empty(s):
return sands.strip()
print(list(filter(not_empty,['A','','B', None,'C',' '])))
["A","B","C"]
sorted()函数
sorted()函数对所有可迭代的对象进行排序操作，key可以接受一个函数来完成自定义排序。
他接受两个参数，第一个是一个可迭代对象，第二个是一个函数。 函数必须以关键字参数 key=函数名
语法：
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
参数：
iterable -- 可迭代对象。
cmp -- 比较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。
key -- 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
reverse -- 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
实例：
print(sorted([36,5,-12,9,-21])) #按照升序排序
print(sorted([36,5,-12,9,-21],key=abs)) #自定义根据绝对值排序
print(sorted([36,5,-12,9,-21],reverse=True)) #降序
运行结果为：
[-21, -12, 5, 9, 36]
[5, 9, -12, -21, 36]
[36, 9, 5, -12, -21]
