緣由：
python語法簡單一看就會，但用在實處，想因為少於實戰，總感覺有些捉襟。
翻閱跟蹤youtube_dl原始碼，看到filter()函式用法，及其中lambda表示式，感覺好有意思，就補下課，記錄所思。
1. 高階函式
所謂高階函式，即是能接受函式做引數的函式。函式做參，與c#委託、c++函式指標、delphi事件有類似之處
比如：
def my_func(f, *args):f(args)
defmy_print(s):
print',
'.join(s)
my_func(my_print,
'liujw
', '
male
')
它列印出：
liujw, male
如此定義函式，它能接受函式做引數，並能處理其它引數，我們就說它高階函式。
2. lambda表示式
lambda表示式返回可呼叫的函式物件，並且在執行時返回它們，通常是在需要乙個函式，但是又不想去命名乙個函式的場合下使用。
比如，我們定義數相加函式：
defadd(x, y):
return x + y
它用lambda表示式表示為：
lambda x, y: x + y
它以乙個表示式，替代了常規def方法中return語句。
lambda可以支援0至多個引數，但沒見有支援可變引數，即*args、**args，應該是不支援。
3. 內建高階函式
用可選的引數來呼叫func，nkw 為非關鍵字引數，kw 關鍵字引數；返回值是函式呼叫的返回值。此函式已於python 1.6中擯棄
用途：當乙個函式的引數存在於乙個元組或者乙個字典中時，用來間接的呼叫這個函式。現在版本python已允許直接呼叫作為引數的函式，因此它已淡出
defmy_fun1():
"my_fun
"def
my_fun2(x, y):
print x +y
輸出為：
my_fun
8
3.2 filter(func, seq):
呼叫乙個布林函式func 來迭代遍歷每個seq 中的元素， 返回乙個使func 返回值為ture 的元素的序列。
這個好用，我就是看到它才複習其用法，並成此文的。而youtube_dl中，大量用作為字典類判斷，諸如：
matches = list(filter(lambda f: f['ext'] == ext, formats))
比如下面**，求陣列中的偶數：
lst = [1, 2, 3, 6, 7, 9, 10, 12, 15, 18]lst = filter(lambda x: x % 2 ==0, lst)
print lst
它返回為：
[2, 6, 10, 12, 18]
3.3 map(func, seq1[,seq2...])
將函式func 作用於給定序列(s)的每個元素，並用乙個列表來提供返回值，如果func 為none，func 表現為乙個身份函式，返回乙個含有每個序列中元素集合的n 個元組的列表。
比如上面列表元素做翻倍如處，可寫**如此：
lst = [1, 2, 3, 6, 7, 9, 10, 12, 15, 18]lst = map(lambda x: x +x, lst)
print lst
返回結果為：
[2, 4, 6, 12, 14, 18, 20, 24, 30, 36]
3.4 reduce(func, seq[, init]):
將二元函式作用於seq 序列的元素，每次攜帶一對（先前的結果以及下乙個序列元素），連續的將現有的結果和下雨給值作用在獲得的隨後的結果上，最後減少我們的序列為乙個單一的返回值；如果初始值init 給定，第乙個比較會是init 和第乙個序列元素而不是序列的頭兩個元素。
python核心程式設計pdf版翻譯令人蛋疼，什麼是下雨給值作用在？
簡而言之就是返回func對後所面引數執行結果，通常用在數學計算上，當然其用處不止如此。
比如求上面列表所有元素之和，可寫**如下：
lst = [1, 2, 3, 6, 7, 9, 10, 12, 15, 18]result = reduce(lambda x, y: x +y, lst)
print result
其結果為：
83
3.5 sorted(iterable, cmp=none, key=none, reverse=false):
顧名思義，它是用來排序的。接受乙個傳入引數，其它可選引數為排序規則、排序key值、是否反轉等。
如果cmp為空，則預設公升序排列列表，cmp返回值決定排序方式，>0為公升序，=0不變，<0降序，cmp須得有兩個引數。
比如降序排列如下列表：
lst = [1, 7, 5, 2, 3, 6, 9]lst = sorted(lst, lambda x, y: y -x)
print lst
結果為：
[9, 7, 6, 5, 3, 2, 1]
其為氣泡排序法，x為後面元素，y為前面元素。若公升序排列，置x - y為結果即可。
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