变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数称为高阶函数。
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1、把函数作为实参;2、把函数作为返回值。
python高阶函数有哪些?
map函数
map()是python内置的高阶函数，它接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的列表返回。
filter函数
filter()同样也是接收一个函数和一个序列，和map()不同的是，filter函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后返回返回值是True的元素。
reduce函数
reduce()把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算。
lambda函数
lambda()有时候传参数时不需要显示自定义的函数，直接传入匿名函数更方便;冒号前面的X,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突，匿名函数也是一个函数对象，可以吧匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回。
sorted函数
sorted()作为python内置高阶函数之一，其功能是对序列(列表、元组、字典、集合、字符串)进行排序。
将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。如下所示：
map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回。
定义一个匿名函数并调用，定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
闭包的定义？闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包？
如何使用闭包？典型的使用场景是装饰器的使用。
global与nonlocal的区别：
简单的使用如下：
偏函数主要辅助原函数，作用其实和原函数差不多，不同的是，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值。
而偏函数便可简化这些操作，减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值，以便函数能用更少的参数进行调用。
我们再来看一下偏函数的定义：
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下：
总结
本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：
1、map
map()函数接受两个参数，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一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。
举例，比如我们有一个函数f(x)=x*2，要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
9]上，就可以用map()实现。
def f(x):
... return x*2
...
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x*2，还可以计算任意复杂的函数，比如把这个list所有的数字转为字符串：
list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
2、reduce
reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,
x3……]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算。简单来说，就是先计算x1和x2的结果，再拿结果与x3计算，依次类推。比如说一个序列求和，就可以用reduce实现。
from functools import reduce
def add(x, y):
... return x + y
...
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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也就是说，假设python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码。
3、filter
用于过滤序列，和map函数类似，filter也接收一个函数和一个序列，不同于map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，例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))
# 结果: ["A", "B", "C"]
可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个筛选函数。
4、sorted
无论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，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢?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list进行排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
1. Python有哪些高阶函数，功能分别是什么
Python有三大高阶函数，分别是 map 、 reduce 、 filter 函数。
2. map高阶函数
map函数有两个参数，第一个参数要求传递一个函数对象，第二个参数要求传递一个可迭代序列。直接看案例
运行结果：
3. reduce高阶函数
reduce高阶函数位于functools模块中，使用前需要先进行导入。reduce高阶函数可以有三个参数，第一个参数要求传递一个函数对象（必传），第二个参数要求传递一个可迭代序列（必传），第三个函数是一个初始值（不必传，可以有默认值）。直接看案例
运行结果：
4. filter高阶函数
filter高阶函数有两个参数，第一个参数是一个函数对象，第二个参数是一个可迭代序列。直接看案例
运行结果：
这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册