python 高阶函数（函式编程）
高阶函数有:
内置: map ,filter sorted 和
包含functools模块中的 reduce
前三个函数都都可以接受两个必须参数，第一个为定义的函数，第二个为作用的对象
1,map
也就是说每个seq(列表）的同一位置的元素在执行过一个多元的func函数之后，得到一个返回值，这些返回值放在一个结果列表中。
2:filter
该内建函数的作用相当于一个筛子。func函数是一个布尔函数，filter()调用这个布尔函数，将每个seq中的元素依次过一遍筛子，选出使func返回值是Ture的元素的序列。
3：sorted
Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]
key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list：
4:reduce
格式：reduce( func, seq[, init] )
reduce函数即为化简，它是这样一个过程：每次迭代，将上一次的迭代结果（第一次时为init的元素，如没有init则为seq的第一个元素）与下一个元素一同执行一个二元的func函数。在reduce函数中，init是可选的，如果使用，则作为第一次迭代的第一个元素使用。(二元函数一般使用lambda代替)
简单来说，可以用这样一个形象化的式子来说明：
reduce( func, [1, 2,3] ) = func( func(1, 2), 3)
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。
例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：
1 2 | 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：
1 2 3 4 5 | 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。 |
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。