高阶函数：既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
1. map/reduce
- map() : 函数接收两个参数，一个是函数，一个是
Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
- reduce():
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算.
---对一个序列求和，就可以用reduce实现：
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
... return x + y
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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2.filer()
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
作用：筛选
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
结果: [1, 5, 9, 15]
3.sorted
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]
---字符串排序的例子
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' < 'a' ，结果，大写字母Z 会排在小写字母a 的前面。