定义
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
实例：
def add(a,y,f):
return f(a)+f(y)
print(add(3,-4,abs))
Python的内建函数map()和reduce（）函数
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
实例：
def f(x):
return x*x
r=map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(list(r))
注释：map（）传入的第一个参数是f,即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list（）函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
reduce()
把一个函数作用在一个序列[X1,X2,X3...]上，这个函数必须接受两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果是
reduce(f,[x1,x2,x3,x4])=f(f(f(x1,x2),x3),x4)
实例：
from functoolsimport reduce
def add(x,y):
return x*y
r=reduce(add,[1,3,5,7,9])
print(r)
实例2：
from functoolsimport reduce
def fn(x,y):
return x*10+y
y=reduce(fn,[1,2,3,4,5,6])
print(y)
实例3：（将字符串变为int型）
from functoolsimport reduce
def fn(x,y):
return x*10+y
def char2num(s):
digits={'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}
return digits[s]
t=reduce(fn,map(char2num,'123456'))
print(t)
（当不使用python定义的函数时可以自定义函数转类型）
整理为一个函数为：
from functoolsimport reduce
DIGITS={'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}
def str2int(s):
def fn(x,y):
return x *10 + y
def char2num(s):
return DIGITS[s]
return reduce(fn,map(char2num,s))
print('123456789')
练习：首字母大写，后面的字母小写
def fn(s):
s=s[0].upper()+s[1:].lower()
return s
r=map(fn,['adam', 'LISA', 'barT'])
print(list(r))
练习2：累积函数
from functoolsimport reduce
def prod(x,y):
return x*y
L=[1,2,3,4,5]
r=reduce(prod,L)
print(r)
练习3：字符串转化为整数
from functoolsimport reduce
def str2float(s):
def fn(x,y):
return x*10+y
def char2num(s):
return {'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}
n=s.index('.')
s1=list(map(int,[xfor xin s[:n]]))
s2=list(map(int,[xfor xin s[n+1:]]))
return reduce(fn,s1)+reduce(fn,s2)/10**len(s2)
print(str2float('123.567'))
filter
filter（）函数用于过滤序列
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map（）不同的是，filter（）把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
实例：（保留奇数）
def is_odd(n):
return n%2==1
r=filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6])
print(list(r))
实例：过滤列表空的元素
def not_enpty(s):
return sand s.strip()
r=filter(not_enpty,['A','B','','K',None])
print(list(r))
说明：filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选“函数。
filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list（）函数获得所有结果并返回list.
实例：filter筛选素数
def odd_iter():
n=1
while True:
n=n+2
yield n
def not_divisible(n):
return lambda x:x%n>0
def primes():
yield 2
it=odd_iter()
while True:
n=next(it)
yield n
it =filter(not_divisible(n),it)
for nin primes():
if n<1000:
print(n)
else:
break
sorted
sorted()函数可以对list进行排序：
实例：对list元素进行排序
l=sorted([1,-2,5,78,90,-89])
print(l)
sorted()函数也是一个高阶函数，它可以接受一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
s=sorted([36,-78,1,0,56],key=abs)
print(s)
实例：对字符串进行排序
L=['abc','Zoom','Xiaobin']
print(sorted(L))
注释：默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于‘Z’<‘a’，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
实例：忽略大小写比较字符串
L=['abc','Zoom','Xiaobin']
print(sorted(L,key=str.lower))
实例：字符串反向排序
L=['abc','Zoom','Xiaobin']
print(sorted(L,key=str.lower,reverse=True))
练习：根据姓名排序
L=[('Bob',75),('Adam',92),('Bart',66),('Linda',88)]
print(sorted(L))
根据成绩排序：
L=[('Bob',75),('Adam',92),('Bart',66),('Linda',88)]
L2=sorted(L,key=lambda t:t[1])
print(L2)
按照成绩倒序：
from operatorimport itemgetter
L=[('Bob',75),('Adam',92),('Bart',66),('Linda',88)]
L2=sorted(L,key=itemgetter(1),reverse=True)
print(L2)
