一.概述

　　高阶函数，就是一个函数可以接收另一个函数作为参数的函数，或者接受一个或多个函数作为输入并输出一个函数的函数。scala与之类似。

二.自带常用高阶函数

1.map

#map(f, Iterable)：f：要执行的操作，Iterable：可循环
def mapFunction(arg):
    return len(arg)

# 调用内置高阶函数map，获取每个字符串的长度
test = ['python', 'tensorflow', 'keras', 'tensorboard', 'tensorflow', 'tensorflow', 'keras']
maps = list(map(mapFunction, test))
print("各个字符串的长度为：{}".format(maps))

输出结果：

2.reduce

# filter(f,Iterable):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。
#该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，
#最后将返回 True 的元素放到新列表中。

# 过滤为空的字符串，不修改满足条件的数据
def del_empty(s):
    return s and s.strip() #strip()用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）
filterList = list(filter(del_empty, [" a", "", "b ", None, "v", " "]))
print(filterList)

输出结果：

3.filter

# filter(f,Iterable):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。
#该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，
#最后将返回 True 的元素放到新列表中。

# 过滤为空的字符串，不修改满足条件的数据
def del_empty(s):
    return s and s.strip() #strip()用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）
filterList = list(filter(del_empty, [" a", "", "b ", None, "v", " "]))
print(filterList)

输出结果：

4.groupby

from pandas import DataFrame
# 创建测试数据,将字典转换成为DataFrame
df = DataFrame({'a':[1,2,2,1],'b':[2,2,2,2],'c':[1,3,3,2],'d':[2,2,1,4]})

show2 = df.groupby(['a','b','c'])['c'].agg(['max','min','mean'])
show3 = df.groupby(['b','a','c'])['c'].agg(['max','min','mean'])
print(df)
print(show2)

print('=====================================')
print(show3)

输出结果：

5.sorted

#基础
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21])) #数字型按大小
print(sorted(["36", "5", "-12", "9", "-21"])) #字符串按ASCII码
#进阶
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))#先取绝对值，再排序（不影响原数据）
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)) #先转成小写，按转置排序（不影响原数据）

输出结果：

三.自定义高阶函数　　

import random
from functools import reduce

#定义普通函数，自动生成列表
def getList():
    hList = list(range(5))
    return [key * random.randint(0,3) for key in hList] #生成随机数

#定义普通函数，求不同列表中最大并集
def getMaxSet(listA,listB):
    setA = set(listA) #转为set
    setB = set(listB)
    setAll = setA | setB #求并集
    return list(setAll)#转为list

#定义高阶函数
def highFunction(listA,listB,getMaxSet):
    return getMaxSet(listA,listB)

# 获取两个集合
listA = getList()
print("集合A:{}".format(listA))
listB = getList()
print("集合B:{}".format(listB))

# 获取两个集合的并集
listC = getMaxSet(listA, listB)
print("集合A和集合B的并集:{}".format(listC))

#调用高阶函数
values = highFunction(listA,listB,getMaxSet)
print("调用高阶函数获取集合A和集合B的并集:{}".format(values))

输出结果：

四.总结

　　不管是Python自带的高阶函数还是自定义的高阶函数，从代码上看都是对函数的二次封装，把函数当做参数、返回值；它映射一个函数到另一个函数，从而使函数式编程更加的游刃有余。