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函数式编程就是封装成一个个函数，一次调用来完成复杂任务。
函数式编程的一个特点是，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！
高阶函数就是将函数的变量名作为参数传入，内部再对该函数进行调用的函数。
一个简单的高阶函数如下：
def add(x, y, f): return f(x) + f(y)
x ==> -5 y ==> 6 f ==> abs f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11
>>> add(-5, 6, abs)
11
Python内建了map()、reduce()、filter()和sorted()等高阶函数。
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，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list返回。
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：
>>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘, ‘7‘, ‘8‘, ‘9‘]
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，其效果就是：
>>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579
filter()函数是用于过滤序列的，传入一个函数和一个序列。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，如：
def not_empty(s): return s and s.strip() filter(not_empty, [‘A‘, ‘‘, ‘B‘, None, ‘C‘, ‘ ‘]) # 结果: [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]
sorted()函数是用于对序列进行排序，传入一个序列和一个默认函数为cmp的函数。只传入序列时，进行默认排序，如下：
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
传入序列和函数时，依据传入的函数进行排序，如下：
def reversed_cmp(x, y): if x > y: return -1 if x < y: return 1 return 0
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
一个函数的返回值不是变量，而是函数。这种方式可以构成“闭包”，对程序有极大的应用，如装饰器。
但是需要注意的是：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return i*i fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count()
>>> f1() 9 >>> f2() 9 >>> f3() 9
如果一定要引用循环变量的话，方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何改变，已绑定到函数参数的值不变。
>>> def count(): ... fs = [] ... for i in range(1, 4): ... def f(j): ... def g(): ... return j*j ... return g ... fs.append(f(i)) ... return fs ... >>> f1, f2, f3 = count() >>> f1() 1 >>> f2() 4 >>> f3() 9
当Python中，传入函数不需要显式地定义时，就可以利用匿名函数直接带入；同时，由于匿名函数没有名字，不会出现函数名字冲突的情况。
匿名函数的格式是：lambda x: x * x
当希望在已有的函数基础上增加一部分功能，但是又不想重新改函数时，就可以使用装饰器，进行动态的修改，例如：对一个函数增加日志打印的功能。
def log(func): def wrapper(*args, **kw): print ‘call %s():‘ % func.__name__ return func(*args, **kw) return wrapper
@log def now(): print ‘2013-12-25‘
>>> now()
call now():
2013-12-25
另外，要改变打印内容时，用到3层套用，就是下面的情况：
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func) # 装饰后不改变原函数的内置属性
def wrapper(*args, **kw):
print ‘%s %s():‘ % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator@log(‘execute‘) def now(): print ‘2013-12-25‘
>>> now()
execute now():
2013-12-25
对于已有的函数，如果有默认的参数值，但是我们最近常调用的是另一个参数值时，可以使用偏函数，生成默认值为另一个参数的新函数。
>>> import functools >>> int2 = functools.partial(int, base=2) >>> int2(‘1000000‘) 64 >>> int2(‘1010101‘) 85
相当于：
def int2(x, base=2): return int(x, base)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/likely-kan/p/7496473.html
