概念：传递函数作为参数的函数是高级函数。

def printInfo(): #定义函数     print("info...") printInfo() #输出结果：info...  #高阶函数 def runFunc(func): #定义参数     func() #调用传入函数 # 相当于调用printInfo() runFunc(printInfo) #以函数为参数值，括号中只有函数名 #输出结果：info... 

作用：可简化代码，组合lambda表达式，效果更好

语法：map(function, iterable, …) 功能：将可迭代对象中的数据逐一取出，经函数处理后，将结果放入迭代器并返回迭代器。 参数:

• func: 自定义函数 或者 内置函数
• iterable: 可迭代对象（常用：容器类型数据，range对象，迭代器)
• 返回值：迭代器

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##########################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################map######################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################## l1 = ["1","2","3","4"] res = [] for i in l1:     res.append(int(i)) print(res) #[1, 2, 3, 4] #################map######################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################## res = map(int, l1) #print(res,type(res)) #<map object at 0x0447F150> <class 'map'> print(list(res))#[1, 2, 3, 4] 

# 要求列表中字符串表示的平方值 l1 = ["1","2","3","4"] def getSquare(x): return int(x)**2#必须有返回值 res = map(getSquare,l1) print("自定义函数：",list(res))#输出结果：自定义函数：[1, 4, 9, 16] 

l1 = ["1","2","3","4"]
res = map(lambda x:int(x)**2,l1) #体现出了匿名函数的特点
print("lambda表达式：",list(res)) #输出结果：lambda表达式： [1, 4, 9, 16]

l1 = [1,2,3,4]
l2 = [5,6,7,8]
# 分别获取两个迭代对象的元素，作为lambda表达式的参数
res = map(lambda x,y: x+y,l1,l2 )#每次l1和l2中各拿一个值
print(list(res)) # 输出结果：[6, 8, 10, 12]

应用案例：将下面的字典进行键值对互换： dic = {“北京”:“京”,“上海”:“沪”,“广东”:“粤”,“四川”:“川”} 常规实现方法：

dic = { 
        "北京":"京","上海":"沪","广东":"粤","四川":"川"}
res = { 
        }
for a,b in dic.items():
    res[b] = a
print(res)
#输出结果：{'京': '北京', '沪': '上海', '粤': '广东', '川': '四川'}

第二种实现方法：使用map+自定义函数

dic = { 
        "北京":"京","上海":"沪","广东":"粤","四川":"川"}
def change(item): #获取到的item是元组类型
    return (item[1],item[0]) #重新构造元组的内容
res = map(change,dic.items())
print(dict(res))
#输出结果：{'京': '北京', '沪': '上海', '粤': '广东', '川': '四川'}

第三种实现方法：使用map+lambda表达式

res = map(lambda item:(item[1],item[0]),dic.items())
print(dict(res)) #可以直接通过dict进行强制类型转化为字典
#输出结果：{'京': '北京', '沪': '上海', '粤': '广东', '川': '四川'}

详细分析： （1）dic.items()返回dict_items([('北京', '京'), ('上海', '沪'), ('广东', '粤'), ('四川', '川')]) （2）map函数每次从中取一个元组，例如：第一次取('北京', '京')，然后利用lambda表达式交换键值对的位置，变为('京'，'北京',)，依次处理后面的元组。

语法: reduce(function, sequence[, initial]) -> value 功能：给定序列，依次取出1个元素作为参数，与前一次函数结果进行函数运算，最后返回运算结果 参数：

• func 自定义函数 或者 内置函数
• iterable 可迭代对象（常用：容器类型数据 range对象 迭代器）
• 返回值：最终的计算结果

#将列表中每个元素相乘
from functools import reduce
obj = [1,2,3,4,5]
def multi(x,y):
    return x*y
res = reduce(multi,obj)
print(res,type(res)) #输出结果：120 <class 'int'>

应用案例：使用lambda表达式，完成下面计算：

• f(1) = 1
• f(n) = f(n-1) * n + 1

# 步骤：分析
# f(4) = f(3) * 4 + 1 => 10 * 4 + 1 = 41
# f(3) = f(2) * 3 + 1 => 3 * 3 + 1 = 10
# f(2) = f(1) * 2 + 1 => 1 * 2 + 1 = 3
#使用递归方式实现：
def getRes(x):
    if x == 1:
        return 1
    return getRes(x-1) * x + 1
print(getRes(4)) #输出结果：41

使用reduce实现：

from functools import reduce
res = reduce(lambda x,y:x*y+1,range(1,5))
print(res) #输出结果：41

【补充】可以设置初始值

from functools import reduce
res = reduce(lambda x,y:x+y,range(1,5))
print(res) #输出结果：10
res = reduce(lambda x,y:x+y,range(1,5),100)
print(res) #输出结果：110

语法：sorted(iterable,reverse=False,key=函数) -> Iterator 功能：排序 参数：

• iterable: 可迭代对象（常用：容器类型数据，range对象，迭代器）
• reverse: 是否倒序
• 默认正序reverse=False（从小到大）如果reverse=True 代表倒序（从大到小）
• key = 自定义函数或者内置函数
• 返回值：排序的序列

lst = [1,3,2,5,8,-2]
print(sorted(lst))#输出结果：[-2, 1, 2, 3, 5, 8]
#使用revere=True
lst = [1,3,2,5,8,-2]
print(sorted(lst,reverse=True))#输出结果：[8, 5, 3, 2, 1, -2]

lst = [1,3,2,5,8,-2]
print(sorted(lst,key=abs)) #逐一取出每个数值进行计算后，按照计算结果，排序输出
                           #输出结果：[1, 2, -2, 3, 5, 8]

dic = { 
        3:"A",2:"C",-1:"B"}
print(sorted(dic))#字典排序默认输出排序后的键值序列
                   #输出结果：[-1, 2, 3]

lst = [20, 31, 47, 19, 15]
res = sorted(lst,key=lambda x:x%3)
print(res)#输出结果：[15, 31, 19, 20, 47]

• sort 只是应用在 list 上的方法，（就地排序无返回值）
• sorted 是高阶函数，可对所有可迭代的对象进行排序操作，（返回新的list）

lst = [1,3,2,5,8,-2]
print("排序前：",lst)
lst.sort()
print("sort排序后：",lst) #改变了原有的序列
lst2 = sorted(lst) #产生新列表
print("新列表：",lst2)
print("sorted排序后：",lst)

排序前： [1, 3, 2, 5, 8, -2]
sort排序后： [-2, 1, 2, 3, 5, 8]
新列表： [-2, 1, 2, 3, 5, 8]
sorted排序后： [-2, 1, 2, 3, 5, 8]

语法：filter(func,iterable) -> iterator 功能：过滤数据

• 如果函数的返回值是True，代表保留当前数据
• 如果函数的返回值是False，代表舍弃当前数据

参数：

• func 自定义函数
• iterable 可迭代对象（常用：容器类型数据，range对象，迭代器）
• 返回值：迭代器

lst = [1,2,3,4,21,32,43,54]
res = filter(lambda x:True if x%2 == 0 else False,lst)#留下符合要求的，不符合要求的过滤掉
print(list(res))#输出结果：[2, 4, 32, 54]

本篇文章简要的说明了高阶函数的基本概念，具体的介绍了map函数、reduce函数、sorted函数和filter函数的用法，通过学习这些函数可以帮助我们进一步简化代码。