前言
高阶函数是在Python中一个非常有用的功能函数，所谓高阶函数就是一个函数可以用来接收另一个函数作为参数，这样的函数叫做高阶函数。
高阶函数简单理解
提起abs相信大家都不会陌生，无论是在C、java或者其他语言中，相信大家或多或少都用过、见过，在python语言中，abs()是它的内置函数，用来求一个数值的绝对值
print(abs(-2))
abs是这个函数的名称，但加上**()**才能表示为一个函数
fun = abs
print(fun(-3))
可以看到，我们求值成功，这说明了单纯的abs指向了该方法的内存地址，我们可以把它赋值给一个其他的变量，如上赋值给fun，这样fun也指向了跟abs一样的内存地址，这样在fun后加上**()可起到跟abs()**一样的的作用。
所以，函数名也是变量，函数可以被当做参数传入函数，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就被称之为高阶函数。
1、lambda()
定义多个参数
此函数适用于简单函数，如果需要定义复杂函数，则还是使用def
2、map()
map定义
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数function 和一个 list，并通过把函数 function 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
items = [1,2,3,4,5]
def f(x):
return x**2
print(list(map(f,items)))
注意：map() 函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。
map与lamdba结合使用
items = [1,2,3,4,5]
print(list(map(lambda x:x**3,items)))
3、reduce()
reduce定义
reduce() 函数接收的参数和 map() 类似，一个函数 f，一个 list，但行为和 map() 不同，reduce() 传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce() 对 list 的每个元素反复调用函数 f，并返回最终结果值。
注意：在Python 3里，reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在fucntools模块里， 要使用的话要 先引入from functools import reduce
# 从functolls模块中导入reduce函数
from functools import reduce
items = [1,2,3,4,5]
def f(x,y):
return x+y
result = reduce(f,items)
print(result)
上面调用reduce函数，由于f函数返回值为两个参数的和
第一次调用：f(1,2)，返回值为3
第二次调用：f(3,3)，返回值为6
第三次调用：f(6,4)，返回值为10
第四次调用：f(10,5)，返回值为15
from functools import reduce
items = range(1,101)
def f(x,y):
return x+y
result = reduce(f,items)
print(result)
from functools import reduce
items = ['a','b','c','d']
def f(x,y):
return x+y
result = reduce(f,items)
print(result)
4、filter()
filter() 又可以叫做过滤函数，它接收一个函数 f 和一个 list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True 或 False，filter() 根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新 list。
data = list(filter(lambda x:x%2==0,range(21)))
print(data)
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