Python高阶函数和匿名函数

map()

map()函数接收两个参数，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个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

输出结果：

可以看出，map让函数func作用于列表的每一项，使列表的每一项都被函数func执行一次，即列表的每一项都进行平方。其返回值是map类型。

reduce()

reduce函数必须接收两个参数,把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，然后再把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

输出结果：

和map不同，虽然reduce也是作用于每个元素，但是reduce的作用结果要用在下次和另一个元素做累积计算。

map()和reduce()的结合使用

输出结果：

可以将字符串类型转换为int类型

filter()

filter()函数用于过滤序列，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。

输出结果：

sorted()

sorted()函数也是一个高阶函数，在列表的学习中初步接触了sorted()，但其实它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序。

key指定的函数将作用于被排序对象的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。

输出结果：

同样的，sorted()也可以对元组和字典进行排序

输出结果：

当然，也能以values的值来排序，对字典的排序与元组类似，但返回值不同。

输出结果：

可以看到，不管是以key值进行排序，还是以value值进行排序，排序结果只返回对应顺序的key值。

匿名函数

输出结果：

上面就是一个匿名函数的使用，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是:

只是在这里没有显式地定义函数，这样因为函数没有名字，不必担心函数名冲突，而且代码看起来也简洁。