一、高阶函数
A.函数式编程
函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！
B.高阶函数
把函数作为参数传入，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。
C.匿名函数
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，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
f = lambda x: x * x print(f) print(f(5))
D.map()函数
map()函数接收两个参数，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个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
def f(x): return x * x r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(list(r))
map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
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*x，还可以计算任意复杂的函数。
num = [1, 2, 3, 4]
res = map(lambda x: x+1, num)
print(list(res))
E.reduce()
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.
from functools import reduce num_l = [1, 2, 3, 100] print(reduce(lambda x, y: x+y, num_l, 5)) #5是初始值 print(reduce(lambda x, y: x+y, num_l))
F.filter()
Python内建的filter()函数用于过滤序列。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
删掉偶数，保留奇数
def is_odd(n): return n % 2 == 1 print(list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])))
movie_people = ['alex_sb', 'wupeiqi_sb', 'linhaifeng', 'yuanhao_sb'] print(list(filter(lambda n: not n.endswith('sb'), movie_people)))
G.匿名函数（这段完全抄的廖雪峰老师的）
当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
1.计算一个列表中每个元素的平方
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))
可以看出 lambda x:x*x 可以等效为
def f(x): return x * x
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，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
2、用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
f = lambda x: x * x print(f) print(f(5))
同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y): return lambda: x * x + y * y
二、内置函数
https://www.runoob.com/python/python-built-in-functions.html
补充几个上面没有的
1.https://www.runoob.com/python3/python3-func-bytes.html
name='你好' print(bytes(name,encoding='utf-8')) print(bytes(name,encoding='utf-8').decode('utf-8')) print(bytes(name,encoding='gbk')) print(bytes(name,encoding='gbk').decode('gbk'))
2.
print(bin(10))#10进制->2进制 print(hex(12))#10进制->16进制 print(oct(12))#10进制->8进制
3.zip()函数
zip() 函数用于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。
print(list(zip(('a','n','c'),(1,2,3)))) print(list(zip(('a','n','c'),(1,2,3,4)))) print(list(zip(('a','n','c','d'),(1,2,3))))
4.max（），min（）
（1） 类型为字符串，返回最大值
a='1,2,3,4' print(max(a))
类型为列表（里面组成元素相同）同理
不同类型不能比较，比如一个字符和一个整形是无法比较的
（2）与zip（）结合使用
age_dic={'alex_age':18,'wupei_age':20,'zsc_age':100,'lhf_age':30}
print(list(max(zip(age_dic.values(),age_dic.keys()))))
默认比较的是字典的key
print(max(age_dic))
max（[(1,2),(2,3),(3,4)]）
按照元素里面元组的第一个元素的排列顺序，输出最大值（如果第一个元素相同，则比较第二个元素，输出最大值）据推理是按ascii码进行排序的
（3）max（）函数当传入一个可迭代对象，比如列表，则函数内部可自己进行循环，取出列表中的元素，然后进行比较大小。
people = [ {'name': 'alex', 'age': 1000}, {'name': 'wupei', 'age': 10000}, {'name': 'yuanhao', 'age': 9000}, {'name': 'linhaifeng', 'age': 18}, ] print(max(people, key=lambda dic: dic['age'])) #这个程序相当的绕，不要脸，不好看，而且我也不知道我理解的对不对 #首先max（）函数将people这个列表内部循环变成了 people[0],people[1],people[2],people[3] #然后 把这些东西扔到后面的匿名函数，顺利取出age这个key下的value， #最后，就开始进行比较，看到10000最大，打印出他所在的这个字典，也就是people列表中的一个元素 ######最重要的是，我不知道为什么会这样，可能是固定用法，先死记住吧
