python高阶函数有哪些

近期关于python高阶函数有哪些的讨论热度持续攀升 ，我们通过多方渠道收集整理了相关资讯
，并进行了系统化的梳理。若这些内容恰好能为您提供参考，将是我们最大的荣幸 。

1、map

map()函数接受两个参数 ，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一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回
。

举例 ，比如我们有一个函数f(x)=x*2
，要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上，就可以用map()实现。

>>> def f(x):

... return x*2

...

>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以 ，map()作为高阶函数
，事实上它把运算规则抽象了，因此 ，我们不但可以计算简单的f(x)=x*2
，还可以计算任意复杂的函数，比如把这个list所有的数字转为字符串：

>>> list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2 、reduce

reduce是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计计算 。简单来说，就是先计算x1和x2的结果 ，再拿结果与x3计算，依次类推。比如说一个序列求和
，就可以用reduce实现
。

>>> from functools import reduce

>>> def add(x, y):

... return x + y

...

>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

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也就是说，假设python没有提供int()函数 ，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数
，而且只需要几行代码。

3
、filter

用于过滤序列，和map函数类似 ，filter也接收一个函数和一个序列
，不同于map的是，filter把传入的函数依次作用于每一个元素 ，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
，例如，在一个list中 ，删掉偶数
，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 结果: [1, 5, 9, 15]

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"]

可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个筛选函数 。

4、sorted

无论冒泡排序还是快速排序
，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 ，Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外
，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]

1. Python有哪些高阶函数
，功能分别是什么

Python有三大高阶函数，分别是 map  、 reduce 、 filter 函数。

2. map高阶函数

map函数有两个参数 ，第一个参数要求传递一个函数对象
，第二个参数要求传递一个可迭代序列 。直接看案例

运行结果：

3. reduce高阶函数

reduce高阶函数位于functools模块中，使用前需要先进行导入
。reduce高阶函数可以有三个参数 ，第一个参数要求传递一个函数对象（必传），第二个参数要求传递一个可迭代序列（必传）
，第三个函数是一个初始值（不必传，可以有默认值）。直接看案例

运行结果：

4. filter高阶函数

filter高阶函数有两个参数 ，第一个参数是一个函数对象
，第二个参数是一个可迭代序列 。直接看案例

运行结果：

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