Python支持的函数式编程
- 不是纯函数式编程：允许有变量
- 支持高阶函数：函数也可以作为变量传入
- 支持闭包：有了闭包就能返回函数
- 有限度的支持匿名函数
高阶函数：能接受函数做参数的函数
- 变量可以指向函数
- 函数的参数可以接收变量
- 一个函数可以接收另一个函数作为参数
- 能接收函数作为参数的函数就是高阶函数
一个高阶函数的例子：
def add(x, y, f): return f(x) + f(y) add(-5, 9, abs) #函数执行的代码实际上是：abs(-5) + abs(9) #由于参数 x, y 和 f 都可以任意传入，如果 f 传入其他函数，就可以得到不同的返回值。
内置的高阶函数
python中内置了几种比较常用的以函数为参数的函数，分别是map、reduce、filter和sort。
map()
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #输出结果： #[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。
由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。
reduce()
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。
def f(x, y): return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：
先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4； 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9； 再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16； 再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25； 由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100) #结果将变为125，因为第一轮计算是：计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101
filter()
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。
例子1：要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数：
def is_odd(x): return x % 2 == 1
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]) #输出结果： #[1, 7, 9, 17]
例子2:删除 None 或者空字符串：
def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']) #输出结果： #['test', 'str', 'END']
sorted()
Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：
>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。
实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：
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]
sorted()也可以对字符串进行排序，字符串默认按照ASCII大小来比较：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
python中返回函数
Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！
例子：定义一个函数 f()，我们让它返回一个函数 g，可以这样写：
def f(): print 'call f()...' # 定义函数g: def g(): print 'call g()...' # 返回函数g: return g
调用函数 f，我们会得到 f 返回的一个函数：
>>> x = f() # 调用f() call f()... >>> x # 变量x是f()返回的函数： <function g at 0x1037bf320> >>> x() # x指向函数，因此可以调用 call g()... # 调用x()就是执行g()函数定义的代码
请注意区分返回函数和返回值：
def myabs(): return abs # 返回函数 def myabs2(x): return abs(x) # 返回函数调用的结果，返回值是一个数值
返回函数可以把一些计算延迟执行。例如，如果定义一个普通的求和函数：
def calc_sum(lst): return sum(lst)
调用calc_sum()函数时，将立刻计算并得到结果：
>>> calc_sum([1, 2, 3, 4])
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但是，如果返回一个函数，就可以“延迟计算”：
def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum
调用calc_sum()并没有计算出结果，而是返回函数:
>>> f = calc_sum([1, 2, 3, 4]) >>> f <function lazy_sum at 0x1037bfaa0>
对返回的函数进行调用时，才计算出结果:
>>> f()
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Python中闭包
在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问：
将 g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g：
def f(): print 'f()...' def g(): print 'g()...' return g
内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）
如前面例子：
def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。举例如下：
def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return i*i fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count()
print (f1(), f2(), f3())
可以自己运行看结果与自己想象的是否相同。
修改：
def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(m=i): return m*m fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count() print (f1(), f2(), f3()) #输出 #(1, 4, 9)
方法：问题的产生是因为函数只在执行时才去获取外层参数i，若函数定义时可以获取到i，问题便可解决。而默认参数正好可以完成定义时获取i值且运行函数时无需参数输入的功能，所以在函数f()定义中改为f(m = i),函数f返回值改为m*m即可.
匿名函数 lambda
list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) #输出为：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
这里的lambda x: x*x效果等同于定义一个函数
def fun(x): return x*x