高阶函数
map/reduce
python 里面内建了map（）和reduce（）函数：
现在知道有一个集合list[1,2,3,4,5]，现在要用函数f(x)=x2作用在这个集合上，这时候就可以用map（），使用的时候要注意，map（）函数接受两个参数，第一个是函数，第二个是迭代对象，这里也就是这个集合，map将传入的函数依次作用带序列的每一个元素，最后返回一个新的迭代对象：
def f(x):
return x*x
r=map(f,[1,2,3,4,5])
print(list(r))
结果
首先我们先创建这个函数，完了之后直接去遍历他就好了；
我们还可以通过使用map来将一个list中中所有的数字转换为字符串：
L=[1,2,3,4,5,6]
r=list(map(str,L))
print(r)
结果
主要代码其实只有一行。
再来看reduce的用法，他会把一个函数作用在一个序列上，这个函数和map一样必须接受两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累加计算，其实就是下面这样：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
看一下实现的实例：
from _functools import reduce
def add(x,y):
return x+y
print(reduce(add,[1,2,3]))
print(sum([1,2,3]))
结果
可以看到我这里用了两个输出，一个是reduce函数，另外一个是sum函数，两个的结果也是一样的，所以说两个是没有区别的。
但是如果我现在想要将序列[1,2,3]变换成整数123，这时候reduce就可以用了：
from _functools import reduce
L=[1,2,3]
def fn(x,y):
return x*10+y
print(reduce(fn,L))
结果
如果需要对一个字符串改为int函数，这时候我们就可以使用reduce函数，再配合map，就可以实现了
from _functools import reduce
def char2(s):
digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
return digits[s]
r=list(map(char2,'13579'))#将‘13579’转换为集合[1,3,5,7,9]
def fn(x,y):
return x*10+y
print(reduce(fn,r))
结果
例子：把下面这个数组改成首字母大写，其他小写L=['adam', 'LISA', 'barT']：
L=['adam', 'LISA', 'barT']
def normalize(name):
name=name[0].upper()+name[1:].lower()
return name
print(list(map(normalize,L)))
结果
filter
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。
在一个list中，删除偶数，只保留偶数，可以如下写：
def is_odd(n):
return n%2==0;
l=list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5]))
print(l)
结果
把一个序列中的空字符串删掉：
def not_emty(s):
return s and s.strip()# strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列
l=list(filter(not_emty,['A','','B',' ',None]))
print(l)
结果
可见用filter（）这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。
sorted
Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
list=[1,2,5,8,10,3]
l=sorted(list)
print(l)
结果