高阶函数
1.把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
2.Python内建了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。
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。
3.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。
filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算，所以只有在取filter()结果的时候，才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素
回数
def is_palindrome(n):
return n==int(str(n)[::-1])
output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
print('1~1000:', list(output))
if list(filter(is_palindrome, range(1, 200))) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]:
print('测试成功!')
else:
print('测试失败!')注意：先整数变字符串，再字符串倒序，然后变成整数，最后比较原来的数。这里变为整数的原因，是因为你传入的n是整数，而倒叙之后的是str类型。整数和str无法作比较。此处也可修改为：return str(n) == str(n)[::-1]。
4.sorted 排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。
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]要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
***
返回函数
闭包（比较好的两个例题对比）
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
***
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。
返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1, 4):
fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
return fs
***
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9例题：利用闭包返回一个计数器函数，每次调用它返回递增整数
def createCounter():
i = 0
def counter():
print(i)
i += 1
return i
return counter
def createCounter():
i = [0]
def counter():
i[0] += 1
return i
return counter
也可以使用生成器
def createCounter():
def num():
n = 1
while 1:
yield n
n = n + 1
n = num()
def counter():
return next(n)
return counter