通俗的来讲，python的高阶函数的形参变量可以接受函数，类似于c语言的函数指针
例如：
# 变量f可以传入一个函数def add(a,b,f): return f(a)+f(b)add(-5,5,abs)#输出结果是10map()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 format_name(s): return s[:1].upper()+s[1:].lower()PRint map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])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 prod(x, y): return x*yprint reduce(prod, [2, 4,5])#输出：40print reduce(prod, [2, 4,5],10)#输出 400，先计算[..],在把10传入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。
import mathdef is_sqr(x): return math.sqrt(x)%1==0 print filter(is_sqr, range(1,101))# 输出：# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]但 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。
def cmp_ignore_case(s1, s2): if s1.lower() < s2.lower(): return -1 elif s1.lower() > s2.lower(): return 1 else: return 0print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)# 输出：# ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']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
函数calc_prod(lst)，它接收一个list，返回一个函数，返回函数可以计算参数的乘积
def calc_prod(lst): def prod(x,y): return x*y def lazy_prod(): return reduce(prod,lst) return lazy_prodf = calc_prod([1, 2, 3, 4])print f()# 输出：24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）。
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。
# -*- coding: utf-8 -*-def count(): fs = [] for i in range(1, 4): print '函数赋值给变量时执行' def f(): print '接受函数的变量执行时调用' return i*i fs.append(f) return fsf1, f2, f3 = count()print f1()print f2()print f3()输出：
函数赋值给变量时执行函数赋值给变量时执行函数赋值给变量时执行接受函数的变量执行时调用9接受函数的变量执行时调用9接受函数的变量执行时调用9关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。
# 返回字符串，首字母大写，其他字母小写>>> map(lambda s:s[:1].upper()+s[1:].lower(),['barT','lISA','maggie'])['Bart', 'Lisa', 'Maggie']# 返回列表大于0的数值# lambda x: True if x>0 else False解释：# 传入x，x>0返回True否则返回False>>> print filter(lambda x: True if x>0 else False,[-1,1,-2,2,-3,3] )[1, 2, 3]如果定义了一个函数，想要在运行时候动态增加功能，又不想改动函数本身代码
>>> def f_old(x):... return x*x...>>> def f_new(f):... def fn(x):... print 'fn()...'... return f(x)... return fn...# 第一种调用方法>>> g = f_new(f_old)>>> g(3)fn()...9# 第二种调用方法，完全隐藏了f_old()函数>>> f_old=f_new(f_old)>>> f_old(3)fn()...9# 第三种>>> @f_new... def f2(x):... return 2*x...>>> f2(3)fn()...6打印函数调用时间
import timedef performance(f): def fn(*args,**kw): t1=time.time() res=f(*args,**kw) t2=time.time() #print 'call'+f.__name__+'()...'+(t2-t1) print 'call %s() in %fs' %(f.__name__, (t2 - t1)) return res return fn@performancedef factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))print factorial(10)# 输出：# call factorial() in 0.000696s# 3628800请给 @performace 增加一个参数，允许传入’s’或’ms’：
import timedef performance(unit): def log(f): def fn(*args,**kw): t1 = time.time() res = f(*args,**kw) t2 = time.time() if unit == 'ms': t = (t2-t1)*1000 else: t= t2-t1 print ('call %s() in %f %s')%(f.__name__,t,unit) return res return fn return log@performance('s')def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))print factorial(10)# 输出：# call factorial() in 0.005046 s# 3628800简化函数的参数默认值 例子中sorted函数的参数有两个(list,cmp),第一个是列表，第二个是重写的比较函数
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