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变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数称为高阶函数。
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1、把函数作为实参;2、把函数作为返回值。
python高阶函数有哪些?
map函数
map()是python内置的高阶函数，它接收两个参数，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，并且把结果作为新的列表返回。
filter函数
filter()同样也是接收一个函数和一个序列，和map()不同的是，filter函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后返回返回值是True的元素。
reduce函数
reduce()把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算。
lambda函数
lambda()有时候传参数时不需要显示自定义的函数，直接传入匿名函数更方便;冒号前面的X,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突，匿名函数也是一个函数对象，可以吧匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回。
sorted函数
sorted()作为python内置高阶函数之一，其功能是对序列(列表、元组、字典、集合、字符串)进行排序。
1、高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数称为高阶函数。
(1)把函数作为实参
(2)把函数作为返回值
2、系统的内置高阶函数
(1)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，并且把结果作为新的列表返回
(2)reduce函数：把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算
(3)filter函数：也接收一个函数和一个序列，和map函数不同的是，filter函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后返回返回值是True的元素
(4)sorted函数：排序函数
把用户名按照首字母不区分大小写排序
(5)sorted()函数按照关键字排序
关键字：商品个数
(6)sorted()函数按照关键字排序，用键值来查找
(7)lambda匿名函数：有时候传参数时不需要显示自定义的函数，直接传入匿名函数更方便；冒号前面的x,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突，匿名函数也是一个函数对象，可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回
3、高阶函数的应用：
(1)sorted函数：
(2)sorted函数默认是从小到大排序
4、装饰器
装饰器就是用来装饰函数的：想要增加原有函数的功能，但是不希望修改原有函数的定义，在代码运行期间动态增加功能的方式
(1)此装饰器的功能：计算函数的运行时间
import functools
@functools.wraps(f) ##保留原有函数的属性
运行结果：
(2)此装饰器的功能：用户登录认证
运行结果：
(3)此装饰器的功能：认证用户的同时，显示用户的转账金额
import inspect
inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典，字典的key值是形式参数，value值是实参
(4)此装饰器的功能：确保收到的每个参数都是整数，是整数就求和，否则抛出错误
(5)此装饰器的功能：给装饰器传参数，是整数和浮点数就求和
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将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
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。如下所示：
map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回。
定义一个匿名函数并调用，定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式
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。
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
闭包的定义？闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包？
如何使用闭包？典型的使用场景是装饰器的使用。
global与nonlocal的区别：
简单的使用如下：
偏函数主要辅助原函数，作用其实和原函数差不多，不同的是，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值。
而偏函数便可简化这些操作，减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值，以便函数能用更少的参数进行调用。
我们再来看一下偏函数的定义：
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下：
总结
本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：