今天看自然语言处理这本书的时候，被这里的高级函数的概念吸引了，因为我觉得所有的函数都只是函数而已，是为了实现特定功能而实现的，不应该有高级，低级之分啊！不过了解之后，发现这几个函数确实是有点高级，非常好用，所以在这里做一个简单的总结。
1. Haskell:之前以为它是一个函数，其实它是一个统称。Haskell 中的函数可以作为参数和回传值传来传去，这样的函数就被称作高阶函数。
2. map(function, list): 就是对list 中的每一个元素都调用function函数进行处理，返回一个新的列表
1 >>> d=[1,2,3] 2 >>> def f(s): 3 ... return s*100 4 ... 5 >>> map(f,d) 6 [100, 200, 300]
3. filter(function, list): 对list中的每一个元素都调用function进行判断，返回满足条件的元素列表。感觉它跟map很像，是的，但也有细微的差别，看下面代码就知道了。
1 >>> filter(lambda x: x>2, d) 2 [3] 3 >>> filter(f, d) 4 [1, 2, 3] 5 >>> map(lambda x: x>2, d) 6 [False, False, True] 7 >>> def f1(s): 8 ... s=s*120 9 ... 10 >>> map(f1, d) 11 [None, None, None]
4. zip([iterable, ...])
zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将list unzip（解压）
1 >>> a = [1,2,3] 2 >>> b = [4,5,6] 3 >>> c = [4,5,6,7,8] 4 >>> zipped = zip(a,b) 5 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 6 >>> zip(a,c) 7 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 8 >>> zip(*zipped) 9 [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
5. enumerate(s)：返回一个包含索引及索引处所在项目的配对。
1 >>> enumerate(d) 2 <enumerate object at 0x02873B98> 3 >>> list(enumerate(d)) 4 [(0, 1), (1, 2), (2, 3)]