把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，高阶函数是函数式编程的体现。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
体验高阶函数
在python中，abs()函数可以完成对数字绝对值计算。
abs(-10)
输出:10
round()函数可以完成对数字的四舍五入计算。
round(1.2)
输出：1
round(1.9)
输出：2
这里有个需求：任意两个数字，按照指定要求整理数字后（绝对值计算或四舍五入后）再进行求和计算。
方法1:
def add_num(a, b):
return abs(a) + abs(b)
result = add_num(-1,2)
print(result)
输出：3
方法2:
def sum_num(a,b,f):
return f(a) + f(b)
result = sum_num(-1, 2, abs)
print(result)
输出: 3
注意：方法2把函数作为参数传入到了sum_num中，使其成为高阶函数。两种方法对比之后，发现方法2的代码会更加简洁，函数灵活性更高。
函数式编程大量使用函数，减少了代码的重复，因此程序比较短，开发速度较快。
内置高阶函数
map()
map(func,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（python2）/迭代器（python3）返回。
需求：计算list1序列中各个数字的2次方。
list1 = [1,2,3,4,5]
def func(x):
return x ** 2
result = map(func, list1)
print(result)
结果：<map object at xxxxxx>(因为是迭代器，所以返回的是其内存地址)
print(list(result))
结果：[1, 4, 9, 16, 25] (把迭代器转为列表，即可得列表)
reduce()
reduce(func, lst), 其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
注意： reduce()传入的参数func必须接收2个参数。
需求：计算list1序列中各个数字的累加和。
import functools
list1 = [1,2,3,4,5]
def func(a,b):
return a + b
result = functools.reduce(func, list1)
print(result)
输出： 15
filter()
filter(func, lst)函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个filter对象。如果要转换为列表，可以使用list()来转换。
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
def func(x):
return x % 2 = 0
result = filter(func, list1)
print(result) 输出：<filter object at xxxxxx>
print(list(result)) 输出：[2,4,6,8,10]