高阶函数
变量可以指向一个函数
函数名其实就是指向函数的变量
高阶函数：能接收函数作为参数的函数
定义一个函数，接收x,y,f三个参数
其中x,y是数值，f是函数
def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
add(-1,2,abs)=3
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回
def format_name(s):
return s[0].upper()+s[1:].lower()
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。
例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：
def f(x, y):
return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：
先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4； 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9； 再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16； 再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25； 由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125，因为第一轮计算是：
计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。
import math
def is_sqr(x):
r = int(math.sqrt(x))
return r*r==x
print filter(is_sqr, range(1, 101))
sorted()函数可对list进行排序：
>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。
def cmp_ignore_case(s1, s2):
return cmp(s1.lower(),s2.lower())
print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)
【Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！】
def calc_prod(lst):
def prod():
return reduce(lambda x, y : x * y, lst)
return prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
闭包：在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问。
将 g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g：
def f():
print 'f()...'
def g():
print 'g()...'
return g
calc_sum 函数：
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部，因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。
像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。举例如下：
# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9
原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：
>>> f1() 9 # 因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3
因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
def f(j):
def g():
return j*j
return g
它可以正确地返回一个闭包g，g所引用的变量j不是循环变量，因此将正常执行。
在count函数的循环内部，如果借助f函数，就可以避免引用循环变量i。
参考代码:
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(j):
def g():
return j*j
return g
r = f(i)
fs.append(r)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(i):
return lambda : i*i
fs.append(f(i))
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
匿名函数：高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便
关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。
使用匿名函数，可以不必定义函数名，直接创建一个函数对象
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
print filter(lambda s:s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])