2.3　Python常用高阶函数

在Python中，高阶函数的抽象能力是非常强大的，如果用户在代码中善于利用这些高阶函数，则可以使代码变得简洁明了。

2.3.1　map()函数：数组迭代

Python内建了map()函数，该函数可以接收两个参数：一个是函数，另一个是迭代器（Iterator），map()函数将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上，并把结果作为新的迭代器（Iterator）返回。

例如，求一个数值型列表中各个数值的立方，返回的还是列表，就可以使用map()函数实现，代码如下：

代码输出结果如下所示。

map()函数传入的第1个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个迭代器，迭代器是惰性序列，因此通过list()函数计算整个序列，并返回一个列表。

其实，这里可以不需要使用map()函数，编写一个循环也可以实现该功能，代码如下：

代码输出结果如下所示。

所以，map()函数作为高阶函数，它把运算规则抽象化。因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x**3，还可以计算任意复杂的函数。例如，把列表中所有的数字转为字符串，代码如下：

代码输出结果如下所示。

从输出可以看出，列表中所有的数字都被转为了字符串。

2.3.2　reduce()函数：序列累积

reduce()函数可以接收3个参数：一个函数f()、一个列表list、一个可选的初始值，初始值的默认值是0，reduce()函数传入的函数f()必须接收两个参数，对列表（list）的每个元素反复调用f()函数，并返回最终计算结果。

例如，计算列表[1,2,3,4,5]中所有数值的和，初始值是100，代码如下：

代码输出结果如下所示。

此外，还可以使用lambda()函数进一步简化程序，代码如下：

代码输出结果如下所示。

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2.3.3　filter()函数：数值过滤

Python内建的filter()函数用于过滤序列，与map()函数的作用类似，filter()函数也需要接收一个函数和一个序列。与map()函数作用不同的是，filter()函数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，利用filter()函数过滤出1～100中平方根是整数的数，代码如下：

代码输出结果如下所示。

其中，math.sqrt()是求平方根函数。

此外，filter()函数还可以处理缺失值。例如，将一个序列中的空字符串全部删除，代码如下：

代码输出结果如下所示。

从输出结果可以看出，使用filter()函数，关键在于正确选择一个筛选函数。

注意：filter()函数返回的是一个迭代器（Iterator），也就是一个惰性序列，计算结果都需要使用list()函数获得所有结果并返回列表。

2.3.4　sorted()函数：列表排序

排序也是在程序中经常用到的算法。无论是使用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，则可以直接比较。如果是字符串或两个字典，则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()函数就可以对列表进行排序，代码如下：

代码输出结果如下所示。

此外，sorted()函数也是一个高阶函数，可以接收一个key()函数来实现自定义的排序。例如，按绝对值大小进行排序，代码如下：

代码输出结果如下所示。

key指定的函数将作用于列表中的每一个元素，并根据key()函数返回的结果进行排序。

我们再看一个字符串排序的示例，代码如下：

代码输出结果如下所示。

在默认情况下，对字符串排序是按照ASCII码值的大小进行排序的，大写字母会排列在小写字母的前面。

现在，我们提出排序时忽略字母大小写，按照字母顺序排序。要实现这个算法，不必对现有代码大加改动，只需要使用一个key()函数把字符串映射为忽略字母大小写的排序即可。忽略字母大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写字母（或都变成小写字母），再比较。

这样，我们在sorted()函数中传入key()函数，即可实现忽略字母大小写的排序，代码如下:

代码输出结果如下所示。

要进行反向排序，不必修改key()函数，可以传入第3个参数reverse=True，代码如下：

代码输出结果如下所示。