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高阶函数
变量可以指向函数，函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数
>>> f = abs
>>> f(-10)
10函数名也是变量，函数名其实就是指向函数的变量
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
#一个最简单的高阶函数：
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
调用上述函数时的推导过程如下
x = -5
y = 6
f = abs
f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11
return 11map/reduce
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。
>>> def f(x):
... return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]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(function, sequence, initializer=None)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，
- 如果可选参数initializer被提供，则相当于把它作为sequence的一个元素插入sequence的首部
其效果就是：
例如对一个序列求和：
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
... return x + y
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25如果考虑到字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数：
>>> from functools import 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]
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579整理成一个str2int的函数就是：
from functools import 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))
还可以用lambda函数进一步简化成：
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def char2num(s):
return DIGITS[s]
def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))filter(function, iterable)
用于过滤序列
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。把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']用filter求素数
首先，列出从2开始的所有自然数，构造一个序列：2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
取序列的第一个数2，它一定是素数，然后用2把序列的2的倍数筛掉：3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 取新序列的第一个数3，它一定是素数，然后用3把序列的3的倍数筛掉：5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...取新序列的第一个数5，然后用5把序列的5的倍数筛掉：7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...不断筛下去，就可以得到所有的素数。
def _odd_iter(): #构造一个从3开始的奇数序列
n = 1
while True:
n = n + 2
yield n
def _not_divisible(n): #定义一个筛选函数
return lambda x: x % n > 0
def primes(): #定义一个生成器，不断返回下一个素数
yield 2
it = _odd_iter() # 初始序列
while True:
n = next(it) # 返回序列的第一个数
yield n
it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
# 打印1000以内的素数:
for n in primes():
if n < 1000:
print(n)
else:
breakSorted
sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的
假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩：
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
用sorted()对上述列表分别按名字排序：
L = [('Bob',75), ('Admin', 92), ('Bart', 66), ('List', 88)]
def by_name(t):
return t[0].lower()
L2 = sorted(L, key=by_name)
print(L2)tuple列表排序
假设我们用一组tuple表示姓名和年龄，然后用sorted()函数分别按姓名升序和年龄降序进行排序：
def sort_by_name(t):
return t[0]
def sort_by_age(t):
return t[1]
L = [('Tom', 18), ('Jerry', 15), ('Peter', 16), ('John', 20)]
list1 = sorted(L, key=sort_by_name)
list2 = sorted(L, key=sort_by_age, reverse=True)
print('sort by name asc: ', list1)
print('sort by age desc: ', list2)
输出结果：
sort by name asc: [('Jerry', 15), ('John', 20), ('Peter', 16), ('Tom', 18)]
sort by age desc: [('John', 20), ('Tom', 18), ('Peter', 16), ('Jerry', 15)]
实例4：字典内容排序
对字典排序的方法有很多中，但核心思想都是一样的：把dict中的key或value或item分离出来放到一个list中，然后在对这个list进行排序，从而间接实现对dict的排序。
D = {'Tom': 18, 'Jerry': 15, 'Peter': 16, 'John': 20}
list1 = sorted(D.items(), key=lambda d: d[0])
list2 = sorted(D.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)
print('sort by key asc:', list1)
print('sort by value desc:', list2)
输出结果：
sort by key asc: [('Jerry', 15), ('John', 20), ('Peter', 16), ('Tom', 18)]
sort by value desc: [('John', 20), ('Tom', 18), ('Peter', 16), ('Jerry', 15)]