高阶函数
# 一、高阶函数
==把函数作为参数传入==，这样的函数称为高阶函数，高阶函数是函数式编程的体现。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
## 1.1 体验高阶函数
在Python中，`abs()`函数可以完成对数字求绝对值计算。
```python
abs(-10)# 10
```
`round()`函数可以完成对数字的四舍五入计算。
```python
round(1.2)# 1
round(1.9)# 2
```
需求：任意两个数字，按照指定要求整理数字后再进行求和计算。
- 方法1
```python
def add_num(a, b):
return abs(a) + abs(b)
result = add_num(-1, 2)
print(result)# 3
```
- 方法2
```python
def sum_num(a, b, f):
return f(a) + f(b)
result = sum_num(-1, 2, abs)
print(result)# 3
```
> 注意：两种方法对比之后，发现，方法2的代码会更加简洁，函数灵活性更高。
函数式编程大量使用函数，减少了代码的重复，因此程序比较短，开发速度较快。
## 1.2 内置高阶函数
### 1.2.1 map()
map(func, 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(Python2)/迭代器(Python3)返回。
需求：计算 `list1`序列中各个数字的2次方。
```python
list1 =
def func(x):
return x ** 2
result = map(func, list1)
print(result)# <map object at 0x0000013769653198>
print(list(result))#
```
### 1.2.2 reduce()
reduce(func，lst)，其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
> 注意：reduce()传入的参数func必须接收2个参数。
需求：计算 `list1`序列中各个数字的累加和。
```python
import functools
list1 =
def func(a, b):
return a + b
result = functools.reduce(func, list1)
print(result)# 15
```
### 1.2.3 filter()
filter(func, lst)函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个 filter 对象。如果要转换为列表, 可以使用 list() 来转换。
```python
list1 =
def func(x):
return x % 2 == 0
result = filter(func, list1)
print(result)# <filter object at 0x0000017AF9DC3198>
print(list(result))#
```
# 二、总结
- 递归
- 函数内部自己调用自己
- 必须有出口
- lambda
- 语法
```python
lambda 参数列表: 表达式
```
- lambda的参数形式
- 无参数
```python
lambda: 表达式
```
- 一个参数
```python
lambda 参数: 表达式
```
- 默认参数
```python
lambda key=value: 表达式
```
- 不定长位置参数
```python
lambda *args: 表达式
```
- 不定长关键字参数
```python
lambda **kwargs: 表达式
```
- 高阶函数
- 作用：把函数作为参数传入，化简代码
- 内置高阶函数
- map()
- reduce()
- filter()
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