高阶函数（higher-order function）指的是：接受一个函数为参数，或者把函数作为结果值返回的函数。

1 sorted()

比较常见的高阶函数是 sorted()，其内部的关键字参数 key 可以接受一个函数为参数，来指定值的排序规则。

比如一个单词列表，如果给关键字参数 key 赋予一个 len 函数，就可以让这个列表按照单词的长度进行排序。

animals = ['ox', 'giraffe', 'mouse', 'tiger', 'lion', 'deer', 'goose']

r = sorted(animals, key=len)

logging.info('r -> %s', r)

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运行结果：

INFO - r -> ['ox', 'lion', 'deer', 'mouse', 'tiger', 'goose', 'giraffe']

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从输出结果中可以看到，单词越长，排越后。

可以把各个单词反过来拼写，然后排序，就可以创建押韵词典。比如 mouse 与 goose，它们的尾音相同，就称为押韵词。所谓的押韵词典就是把这些词排在一起。

def reverse(word):

    return word[::-1]

logging.info('r -> %s', r)

r = sorted(animals, key=reverse)

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运行结果：

INFO - r -> ['giraffe', 'goose', 'mouse', 'lion', 'deer', 'tiger', 'ox']

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先定义一个单词倒序 reverse() 函数，这个函数利用 word[::-1] 实现倒序。word[::-1] 相当于 word[-1:-len(word)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍，即把这个单词倒序处理³。

2 弱化的 map 与 filter 函数

因为列表推导可以替代 map 与 filter 函数所实现的功能，所以已经被弱化了。

map() 函数语法：map(function, iterable, ...),map 会以参数序列中的每一个元素来调用 function 函数，并把每次 function 函数的返回值作为新列表的元素。

下面的示例说明了 map 与 filter 函数的基本用法，它们都有相应形式的列表推导替换写法。

def multi3(x):

    return 3 * x

r = list(map(multi3, range(6)))

logging.info('r -> %s', r)

r = [multi3(n) for n in range(6)]

logging.info('r -> %s', r)

r = list(map(multi3, filter(lambda n: n % 2, range(6))))

logging.info('r -> %s', r)

r = [multi3(n) for n in range(6) if n % 2]

logging.info('r -> %s', r)

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运行结果：

INFO - r -> [0, 3, 6, 9, 12, 15]

INFO - r -> [0, 3, 6, 9, 12, 15]

INFO - r -> [3, 9, 15]

INFO - r -> [3, 9, 15]

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示例中首先定义了一个 multi3 函数，该函数会把入参乘以 3 后再返回回来。filter 函数中定义了一个 lambda 表达式来过滤出奇数。 表达式 n % 2 求余数，如果是奇数则返回 1；如果是偶数则返回 0。因为 if 1 返回 true， if 0 返回 false，所以这里不需要显式 return。可以看到相对于 filter 函数，列表推导形式下的代码显得更加简洁。

3 弱化的 reduce() 函数

reduce() 函数语法：reduce(function, iterable[, initializer])。其中的 function 函数有两个参数。reduce() 函数会先对集合中的第 1、2 个元素进行 function 函数处理，得到的结果再与第三个元素进行 function 函数处理，最后得到一个结果。这个函数最常用于求和，现在有更好的内置 sum() 函数可以实现相同功能，而且可读性更好。

from functools import reduce

from operator import add

r = reduce(add, range(100))

logging.info('r -> %s', r)

r = sum(range(100))

logging.info('r -> %s', r)

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运行结果：

INFO - r -> 4950

INFO - r -> 4950

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同样的累加求和功能，明显 sum() 函数代码更简洁。

能用 Python 内置函数实现的功能，尽量采用内置函数来实现。