#### 高阶函数
##### 函数名也是变量
在Python中，变量可以直接指向函数，函数名只不过是指向该函数运行方法的一个变量，例如：
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f = abs
f(-10)
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运行结果是10，说明此时变量f已经指向了函数abs
实例：
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def add(x,y,f):
return f(x) + f(y)
x = 10
y = -5
f = abs
add(x,y,f)
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把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
##### map/reduce
Map/Reduce简单来说，就是先map：分割数据进行处理，再reduce：将分割的数据处理结果合并，在hadoop会涉及到，以后总结的时候详细说明。
可以参考这篇文章：[用通俗易懂的大白话讲解Map/Reduce原理](http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/22675437)
现在看一下Python中的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。
比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现。
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def f(x):
return x*x
r = map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
list(r)
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把list中的所有数字转化成字符串：
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r = map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
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再看reduce的用法。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，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比如我想做一个累加的计算，从1加到10，可以这样写：
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from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
reduce(add,[1,2,3,4,5,6,7])
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练习：
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def fn(x, y):
return 10*x+y
a = reduce(fn,[1,2,3,4,5,6])
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练习：
利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：[‘adam’, ‘LISA’, ‘barT’]，输出：[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’]
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def normalize(name):
return name[0].upper() + name[1:].lower()
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(normalize, L1))
print(L2)
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练习：Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积
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from functools import reduce
def prod(L):
def plus(x,y):
return x*y
return reduce(plus,L)
print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
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练习：利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串’123.456’转换成浮点数123.456
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from functools import reduce
def str2float(s):
def a(x,y):
return x*10 + y
def b(x,y):
return x/10 + y
def char2int(s):
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
i = s.find('.')
return (reduce(a,map(char2int,s[:i])) + reduce(b,map(char2int,s[-1:i:-1]))/10)
print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
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