函数式编程
函数是Python内建支持的一种封装，而函数式编程通俗说来就是把函数本身作为参数传入另一个函数，允许返回一个函数。
函数名其实也是变量，也可以被赋值。如果函数名被赋值为其他值，则不再指向原来函数。
高阶函数：既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
此时就可以学习几个 高阶函数：
- map/reduce
可借鉴Google论文[MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters](http://research.google.com/archive/mapreduce.html)
map(func, Iterator)
第一个参数即为函数名，第二个参数即为一个列表，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上，并返回一个新的列表Iterator。
def abc(x): return x * xr = map(abc, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])list(r)结果：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
注意: 循环也可以得到相同结果，但是会生成多个list。
reduce(func ,Iterator)
reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算。reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
综合例子：str 转 int
from functools import reduceDIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}def char2num(s): return DIGITS[s]def str2int(s): return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))print(str2int("124432")) 结果：124432
- filter(func, Iterator)
用于过滤序列(筛选)。fifter把传入的函数作用于每个元素之后，根据传入函数的返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素，最终还是返回列表。
例子:用filter求素数
计算素数的一个方法是埃氏筛法，它的算法理解起来非常简单：首先，列出从2开始的所有自然数，构造一个序列：
2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
取序列的第一个数2，它一定是素数，然后用2把序列的2的倍数筛掉：
3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
取新序列的第一个数3，它一定是素数，然后用3把序列的3的倍数筛掉：
5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
取新序列的第一个数5，然后用5把序列的5的倍数筛掉：
7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
不断筛下去，就可以得到所有的素数。
用Python来实现这个算法，可以先构造一个从3开始的奇数序列：
def _odd_iter(): n = 1 while True: n = n + 2 yield n
注意这是一个生成器，并且是一个无限序列。
然后定义一个筛选函数：
def _not_divisible(n): return lambda x: x % n > 0
最后，定义一个生成器，不断返回下一个素数：
def primes(): yield 2 it = _odd_iter() # 初始序列 while True: n = next(it) # 返回序列的第一个数 yield n it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
这个生成器先返回第一个素数2，然后，利用filter()不断产生筛选后的新的序列。
由于primes()也是一个无限序列，所以调用时需要设置一个退出循环的条件：
# 打印1000以内的素数:for n in primes(): if n < 1000: print(n) else: break
注意到Iterator是惰性计算的序列，所以我们可以用Python表示“全体自然数”，“全体素数”这样的序列，而代码非常简洁。
- sorted()
排序算法：排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。 sorted(list, key=func, reserve=False)：按key接收的函数作用在list的每个元素上之后的返回值进行排序， * 而返回的是对应原来的元素*，reserve为反向排序。
返回函数
函数作为函数的返回值。
def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sumf = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)f()
结果：25
注意点：即使传入相同的参数，返回的也不是同一个函数。