在第三節中簡單學習了函數式的概念，這裏通過運用幾個常用的高階函數來熟悉函數式編程方法，在文末給出一個綜合性例子。
開始
這四個高階函數具有相似的參數結構，都是以其中一個參數爲列表，另一個參數爲函數。不同的是它們的功能。
map
map的作用簡單來說是將列表中各個元素冠以函數頭。即將函數映射作用到每一個元素上.（格式：map(函數，列表)）
def mp(a):
print a
return a
l = [1,2,3,4]
map(mp,l)在這個過程中產生了副作用：打印元素值，在純函數式編程中是沒有這類副作用的。
reduce
如果說map是把每個元素戴上函數的帽子，那麼reduce就是將列表的頭直接換成函數頭。
列表結構類似於一個鏈表，每一個結點包含當前元素值以及之後元素的指針，且每個結點有一個“列表頭”，因此對其進行reduce操作相當於一個遞歸函數。
傳入的函數必須滿足其參數性質爲：第一個參數爲之後的結點計算得出的元素值，第二個參數爲當前的結點（可能爲空）。
格式：reduce(函數，列表)
reduce(f,[1,2,3,4]) => f(f(f(1,2),3),4)
inorder = [3,2,4,1,6,5,7]
def func(other,cur):
print other,cur
return cur
reduce(func,inorder)filter
filter作用是將滿足函數條件的元素全部濾除。因此傳入的函數必須爲返回true或false的函數。
inorder = filter(lambda(a):a>5,inorder)sorted
sorted作用是按照函數規則進行排序。函數規則是：返回-1代表二者是逆序關係，返回1代表二者是順序關係，返回0代表二者等序。
具體實現見例子。
一個例子
import math
import functools
class item(object):
def __init__(self,x,y):
self.__x = x
self.__y = y
@property
def x(self):
return self.__x
@x.setter
def x(self,value):
self.__x = value
@property
def y(self):
return self.__y
@y.setter
def y(self,value):
self.__y = value
@property
def power(self):
return math.sqrt(self.__x*self.__x+self.__y*self.__y)
def func_sort_with(member):
def item_compare(a,b):
i1 = eval('a.'+member)
i2 = eval('b.'+member)
if i1>i2:
return -1
elif i2>i1:
return 1
return 0
return functools.partial(sorted,cmp = item_compare)
def print_name(it):
print str(it.x)
list_src = [item(i,10-i) for i in range(1,10)]
f1 = func_sort_with('x')
list_1 = f1(list_src)
print 'sort with x:'
map(print_name,list_1)
f2 = func_sort_with('power')
list_2 = f2(list_src)
print 'sort with power'
map(print_name,list_2)其中f1、f2是用閉包得到的函數，可以根據傳入的參數選擇類的成員作爲其排序依據進行排序；eval()是可以將字符串作爲python代碼執行的函數；使用map是一種簡便的遍歷列表的寫法。