高阶函数

接受函数为参数，或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数（high-order function）。map函数就是一个，内置函数sorted也是：可选的key参数用于提供一个函数，它会应用到各个元素上进行排序

# 根据单词长度给一个列表排序
fruits = ['strawbery', 'fig', 'apple', 'cherry', 'respberry', 'banana']
sorted(fruits, key=len)

['fig', 'apple', 'cherry', 'banana', 'strawbery', 'respberry']

任何单参数函数都能作为key参数的值。例如，为了创建押韵词典，可以把各个单词反过来拼写，然后排序。但是列表中的单词没有变，只是把反向拼写当作排序条件，因此berry都排在一起

# 根据反向拼写给一个单词列表排序
def reverse(word):
    return word[::-1]


reverse('testing')

'gnitset'

sorted(fruits, key=reverse)

['banana', 'apple', 'fig', 'strawbery', 'respberry', 'cherry']

在函数式编程范式中，最为人熟知的高阶函数有map、filter、reduce和apply。apply函数在Python3中移除了，因为不再需要它了。如果想使用不定量的参数调用函数，可以编写fn(*args,**keywords)，不用再编写apply(fn,args,kwargs)

map、filter和reduce的现代替代品

函数式语言通常会提供map、filter和reduce三个高阶函数（有时使用不同的名称）。在Python中，map和filter还是内置函数，但是由于引入了列表推导和生成器表达式，它们变得没那么重要了。列表推导或生成器表达式具有map和filter两个函数的功能，而且更易于阅读

# 计算阶乘列表：map和filter与列表推导比较
def factorial(n):
    return 1 if n < 2 else n * factorial(n - 1)


fact = factorial
list(map(fact, range(6))) # 构建0！到5！的一个阶乘列表

[1, 1, 2, 6, 24, 120]

[fact(n) for n in range(6)] # 使用列表推导式执行相同的操作

[1, 1, 2, 6, 24, 120]

list(map(fact, filter(lambda n: n % 2, range(6)))) # 使用map和filter计算直到5！的奇数阶乘列表。

[fact(n) for n in range(6) if n % 2] # 使用列表推导做相同的工作，换掉map和filter，并避免了使用lambda表达式

[1, 6, 120]

在Python3中，map和filter返回生成器（一种迭代器），因此现在它们的直接替代品是生成器表达式（在Python2中，这两个函数返回列表，因此最接近的替代品是列表推导）

在Python2中，reduce是内置函数，但是在Python3中放到functools模块里。这个函数最常用于求和，自2003年发布的Python2.3开始，最好使用内置的sum函数。在可读性和性能方面，这是一项重大改善

# 使用reduce和sum计算0~99之和
from functools import reduce # 从Python3.0开始，reduce不再是内置函数
from operator import add # 导入add，以免创建一个专求两数之和的函数
reduce(add,range(100)) # 计算0~99之和

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sum(range(100)) # 使用sum做相同的求和；无需导入和创建求和函数

4950

sum和reduce的通用思想是把某个操作连续应用到序列的函数上，累计之前的结果，把一系列值规约成一个值

all和any也是内置的归约函数

all(iterable) 如果iterable的每个元素都是真值，返回True；all([])返回True

any(iterable) 只要iterable中有元素是真值，就返回True；any([])返回False