Python智阐15-函数补充，高阶函数

Python的基础知识基本快介绍完了，这里再补充下函数的一些知识。后续主要会介绍正则、爬虫，数据分析、还有一些Python进阶。

1、map()和reduce()

含义解释：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。(摘自百度百科)

1.1 map()

map(参数1，参数2)：

参数1：函数；参数2：序列

将传入的函数依次作用在序列中的每一个元素，并把结果作为新的Iterator返回

示例：

现在我们要利用这个函数，求1-10的平方。

用一个for循环可以很快的求出结果：

输出：

>>>[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

现在我们用map()来实现：

输出：

>>>[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

1.2 reduce()

reduce(参数1，参数2)：

参数1：函数；参数2：序列

把一个函数作用在一个序列上，但是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累计运算。

示例：

我们先写一个求和函数：

我们要利用这个函数，求1-10的和

用一个for循环可以很快的求出结果：

输出：

现在我们用reduce()来实现

输出：

1.3 综合应用

有一个字符串"123456789"，求这个字符串对应的每个元素相加后的和。

解法思维：按照以往的做法，我们需要对字符串进行处理，先把每个字符串转成数字，然后进行相加：

输出：

现在使用mapreduce来实现：

输出：

2、filter()

filter(参数1，参数2)：

参数1：函数；参数2：序列

将传入的函数依次作用在序列中的每一个元素，根据返回值是True还是False决定是否保留该元素。

示例：

有一个列表[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，要求：只保留奇数，偶数剔除。

我们利用之前介绍的列表处理方法和循环函数可以很快求出结果：

输出：

>>>[1, 3, 5, 7, 9]

现在我们使用filter()来实现：

输出：

>>>[1, 3, 5, 7, 9]

3、sorted()

之前在介绍列表的时候，有介绍过列表的排序:

输出：

>>>[4, -3, 2, 1, -6, 5]

>>>[-6, -3, 1, 2, 4, 5]

Python有个sorted()函数也可以对list进行排序，而且功能更加强大。

示例1：普通排序

输出：

>>>[-6, -3, 1, 2, 4, 5]

>>>[5, 4, 2, 1, -3, -6]

示例2：函数作用后排序

输出：

>>>[1, 2, -3, 4, 5, -6]

>>>[1, 2, -3, 4, 5, -6]