高階函數：能夠接受函數作爲參數的函數，叫做高階函數
math.sqrt() 求平方根
變量可以指向一個函數
例1：
abs(-7)
>>>7
f=abs
f(-7)
>>>7
函數名是指向函數的變量：
abs=len
abs('abc')
>>>3
高階函數示例：
>>> def add(x,y,f):
... return f(x)+f(y)
...
>>>
>>> add(-5,9,abs)
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高階函數一：map()
map()是 Python 內置的高階函數，它接收一個函數 f 和一個 list，並通過把函數 f 依次作用在 list 的每個元素上，得到一個新的 list 並返回。
def f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
輸出結果：
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
注意：map()函數不改變原有的 list，而是返回一個新的 list。
利用map()函數，可以把一個 list 轉換爲另一個 list，只需要傳入轉換函數。
由於list包含的元素可以是任何類型，因此，map() 不僅僅可以處理只包含數值的 list，事實上它可以處理包含任意類型的 list，只要傳入的函數f可以處理這種數據類型。
高階函數二：reduce()
reduce()函數也是Python內置的一個高階函數。reduce()函數接收的參數和 map()類似，一個函數 f，一個list，但行爲和 map()不同，reduce()傳入的函數 f 必須接收兩個參數，reduce()對list的每個元素反覆調用函數f，並返回最終結果值。
例如，編寫一個f函數，接收x和y，返回x和y的和：
def f(x, y):
return x + y
調用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])時，reduce函數將做如下計算：
先計算頭兩個元素：f(1, 3)，結果爲4； 再把結果和第3個元素計算：f(4, 5)，結果爲9； 再把結果和第4個元素計算：f(9, 7)，結果爲16； 再把結果和第5個元素計算：f(16, 9)，結果爲25； 由於沒有更多的元素了，計算結束，返回結果25。
上述計算實際上是對 list 的所有元素求和。雖然Python內置了求和函數sum()，但是，利用reduce()求和也很簡單。
reduce()還可以接收第3個可選參數，作爲計算的初始值。如果把初始值設爲100，計算：
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
結果將變爲125
高階函數三：filter()
filter()函數是 Python 內置的另一個有用的高階函數，filter()函數接收一個函數 f 和一個list，這個函數 f 的作用是對每個元素進行判斷，返回 True或 False，filter()根據判斷結果自動過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新list。
例如，要從一個list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中刪除偶數，保留奇數，首先，要編寫一個判斷奇數的函數：
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
然後，利用filter()過濾掉偶數：
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
結果：[1, 7, 9, 17]
利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，刪除 None 或者空字符串：
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
結果：['test', 'str', 'END']
注意: s.strip(rm) 刪除 s 字符串中開頭、結尾處的 rm 序列的字符。
當rm爲空時，默認刪除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下：
a = ' 123' a.strip()
結果： '123'
a='\t\t123\r\n'
a.strip()
結果：'123'
Python內置的 sorted()函數可對list進行排序：
>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
但 sorted()也是一個高階函數，它可以接收一個比較函數來實現自定義排序，比較函數的定義是，傳入兩個待比較的元素 x, y，如果 x 應該排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 應該排在 y 的後面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。
因此，如果我們要實現倒序排序，只需要編寫一個reversed_cmp函數：
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0
這樣，調用 sorted() 並傳入 reversed_cmp 就可以實現倒序排序：
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp) [36, 21, 12, 9, 5]
sorted()也可以對字符串進行排序，字符串默認按照ASCII大小來比較：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
'Zoo'排在'about'之前是因爲'Z'的ASCII碼比'a'小。
python中返回函數
Python的函數不但可以返回int、str、list、dict等數據類型，還可以返回函數！
例如，定義一個函數 f()，我們讓它返回一個函數 g，可以這樣寫：
def f():
print 'call f()...'
# 定義函數g:
def g():
print 'call g()...'
# 返回函數g:
return g
仔細觀察上面的函數定義，我們在函數 f 內部又定義了一個函數 g。由於函數 g 也是一個對象，函數名 g 就是指向函數 g 的變量，所以，最外層函數 f 可以返回變量 g，也就是函數 g 本身。
調用函數 f，我們會得到 f 返回的一個函數：
>>> x = f() # 調用f() call f()... >>> x # 變量x是f()返回的函數： <function g at 0x1037bf320> >>> x() # x指向函數，因此可以調用 call g()... # 調用x()就是執行g()函數定義的代碼
請注意區分返回函數和返回值：
def myabs():
return abs # 返回函數
def myabs2(x):
return abs(x) # 返回函數調用的結果，返回值是一個數值
返回函數可以把一些計算延遲執行。例如，如果定義一個普通的求和函數：
def calc_sum(lst):
return sum(lst)
調用calc_sum()函數時，將立刻計算並得到結果：
>>> calc_sum([1, 2, 3, 4]) 10
但是，如果返回一個函數，就可以“延遲計算”：
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
# 調用calc_sum()並沒有計算出結果，而是返回函數:
>>> f = calc_sum([1, 2, 3, 4]) >>> f <function lazy_sum at 0x1037bfaa0>
# 對返回的函數進行調用時，才計算出結果:
>>> f() 10
由於可以返回函數，我們在後續代碼裏就可以決定到底要不要調用該函數。
Python中的閉包
這種內層函數引用了外層函數的變量（參數也算變量），然後返回內層函數的情況，稱爲閉包（Closure）。
閉包的特點是返回的函數還引用了外層函數的局部變量，所以，要正確使用閉包，就要確保引用的局部變量在函數返回後不能變。
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
注意: 發現沒法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部，因爲它引用了 calc_sum 的參數 lst。
python中匿名函數
高階函數可以接收函數做參數，有些時候，我們不需要顯式地定義函數，直接傳入匿名函數更方便。
在Python中，對匿名函數提供了有限支持。還是以map()函數爲例，計算 f(x)=x2 時，除了定義一個f(x)的函數外，還可以直接傳入匿名函數：
>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通過對比可以看出，匿名函數 lambda x: x * x 實際上就是：
def f(x):
return x * x
關鍵字lambda 表示匿名函數，冒號前面的 x 表示函數參數。
匿名函數有個限制，就是只能有一個表達式，不寫return，返回值就是該表達式的結果。
使用匿名函數，可以不必定義函數名，直接創建一個函數對象，很多時候可以簡化代碼：
>>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y)) [9, 5, 3, 1, 0]
返回函數的時候，也可以返回匿名函數：
>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x >>> myabs(-1) 1 >>> myabs(1) 1