高階函式：乙個函式可以接收另乙個函式作為引數，這種函式就稱之為高階函式
abs ：絕對值函式
map(function, iterable, …)
功能將第乙個引數 function 依次作用在引數可迭代物件中的每乙個元素上，返回包含每次 function 函式返回值的新迭代器
引數function – 函式，有兩個引數
iterable – 乙個或多個可迭代物件（如：序列）
返回值python 3.x 返回迭代器
def f(x):
return x*x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list®)
執行結果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce(function, iterable[, initializer])
功能函式將乙個資料集合（鍊錶，元組等）中的所有資料進行下列操作：用傳給 reduce 中的函式 function（有兩個引數）先對集合中的第 1、2 個元素進行操作，得到的結果再與第三個資料用 function 函式運算，最後得到乙個結果。
其效果類似：reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
引數function – 函式，有兩個引數
iterable – 可迭代物件
initializer – 可選，初始引數
返回值返回函式計算結果。
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
r = reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
print®
執行結果：
25filter(function, iterable)
功能該接收兩個引數，第乙個為函式，第二個為序列，序列的每個元素作為引數傳遞給函式進行判，然後返回 true 或 false，最後將返回 true 的元素放到新迭代器物件中
引數function – 判斷函式
iterable – 可迭代物件（如：序列）
返回值返回乙個迭代器物件
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
tmplist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
newlist = list(tmplist)
print(newlist)
執行結果：
[1, 3, 5, 7, 9]
sorted(iterable, key=abs, reverse=false)
功能對所有可迭代的物件進行排序操作
引數iterable – 可迭代物件。
key – key指定的函式將作用於可迭代物件上的每乙個元素，並根據key函式返回的結果進行排序
reverse – 排序規則，reverse = true 降序 ， reverse = false 公升序（預設）
返回值返回重新排序的列表
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21]))
執行結果：[-21, -12, 5, 9, 36]
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))
#abs 絕對值函式
執行結果：[5, 9, -12, -21, 36]
07.返回函式:高階函式除了可以接受函式作為引數外，還可以把函式作為結果值返回。
08.閉包的定義：在乙個外函式中定義了乙個內函式，內函式裡運用了外函式的臨時變數，並且外函式的返回值是內函式的引用。這樣就構成了乙個閉包。
09.裝飾器：裝飾器是在函式呼叫之上的修飾。這些修飾僅是當宣告乙個函式或者方法的時候，才會應用的額外呼叫。
裝飾器的語法以@開頭，接著是裝飾器函式的名字和可選的引數。緊跟著裝飾器宣告的是被修飾的函式和裝飾函式的可選引數。
10.匿名函式：變數 = lambda 引數：表示式（返回值） print(變數（實參）)
11.遞迴函式：在函式內部，可以呼叫其他函式。如果乙個函式在內部呼叫自身本身，這個函式就是遞迴函式。
12.偏函式：由functools.partial建立，它的作用就是，把乙個函式的某些引數給固定住（也就是設定預設值），返回乙個新的函式，呼叫這個新函式會更簡單。
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