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前言
学而时习之，不亦说乎，本篇文章主要说一下高阶函数，喜欢的话，记得点个赞奥~
能力有限，阅知有限，不过后面我会常回家看看，有补充的再补上奥，大家有好的知识可以留言评论区哟
一、高阶函数
1.1 定义：
如果一个函数的参数是函数，那么此函数就叫高阶函数
例：
def f1(a):
a()
def f2():
print('f2')
f1(f2)
案例：
# 例：只定义一个函数，解决两个数的加减乘除的问题
def do_everthing(a,b,fn):
return fn(a,b)
res=do_everthing(10,5,lambda n1,n2: n1+n2)
print(res)
res =do_everthing(10, 5, lambda n1,n2: n1 - n2)
print(res)
res =do_everthing(10, 5,lambda n1,n2: n1 * n2)
print(res)
res =do_everthing(10, 5,lambda n1,n2: n1 / n2)
print(res)
2.1 理解：
高阶函数让代码变得简洁优雅，配合lambda函数更好的体现它的优点
二、内置函数
1.map 函数
1.1 定义：
1）函数名称：map
2)参数两个
参数1：一个函数
参数2：是一个可以遍历的序列，如列表、集合、字典等
3）返回值：map object,是一个对新对象的引用
1.2 运用：
l3 = ["a","B","C","d"]
def uppers(a):
if a.islower():
return a.upper()
else:
return a.lower()
res = map(uppers,l3)
print(list(res)) # 本题使用“map”函数，将大写转小写，小写转大写
# res1 = map(lambda a:a.upper() if a.islower() else "",l3)
# print(list(res1)) # 用 "lambda" 表达式改写
1.3 理解：
1）map 函数内部会将 uppers 函数执行多次（次数=列表 l3 中元素个数）
2）每次执行 uppers 函数时，形参 a 会被按顺序赋值为 l3 列表中的元素
3）uppers 函数的返回值，会被 map 函数放到一个新的序列中
思考一下：新列表与原列表的元素数量一致：为什么？
原列表中有几个元素，uppers 函数就会执行几次
uppers 函数执行几次，就会 return 几个数据
而返回的数据又被添加到新列表中，所以一致
1.3小节：
map 函数的扩展性做的非常好：可以使用 set、list、tuper 函数将返回值转换为自己想要的数据类型
2.filter 函数
2.1 定义：
直接上例子：
将列表中所有大于10的数字放到一个新列表中
l1 = [10, 20, 4, 5, 60]
""" map 函数解决"""
# def filter10(x):
# if x > 10:
# return x
# else:
# return ''
#
#
# res = map(filter10, l1)
# print(list(res))
def filter10(x):
if x > 10:
return x
"""filter 函数解决"""
# res = filter(filter10, l1)
res = filter(lambda x: x if x > 10 else '', l1)
print(list(res))
2.2理解：
如果想将列表中部分符合条件的元素筛选出来，就使用 filter 方法
3. reduce 函数
3.1 定义：
import functools
list = [1,2,3,4,5]
def func(a,b):
return a+b
result = functools.reduce(func,list)
print(result)
等我回忆起来了补上，见谅了~
总结
本篇文章主要是说 高阶函数， 内置函数能者多劳哈