Python以簡單易學，語法簡潔易懂，編碼優美規範的特點，受到很多程式設計師和普通人的喜愛，相信和我一樣，有很多人在學過Python之後就對其愛不釋手了吧，今天給大家分享幾個常用的高階函式，瞬間提升程式碼逼格，成為一個有深度、有內涵的Python程式設計師！
all（ ）
all（）方法用於判斷給定的可迭代引數 iterable 中的所有元素是否都為 True，如果是返回True，否則返回False
舉個例子：
已知有如下所示arr這樣一個列表資料：
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］
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判斷arr列表中的資料是否都大於0
all（i > 0 for i in arr）=> True
明顯一眼就可以看出1-5這幾個資料明顯都是大於0的，所以自然返回True！
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判斷arr列表中的資料是否都小於4
all（ i < 4 for i in arr）=> False
明顯的5大於4，有一個不符合條件，所以返回False！
filter（）
filter方法返回滿足條件的列表中所有元素的新列表。此方法接受
一個函式
和
一個可迭代的引數
。但是，filter方法返回一個過濾器物件而不是一個列表。因此，我們必須將過濾器物件轉換為列表。
舉個例子：
還是以開始的arr列表為例：
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］
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返回arr列表中所有大於2的資料，組成新的列表
def filter_function（x）： return x > 2
我們定義一個這樣的函式，返回arr列表中所有大於2的數！
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利用filter方法返回，注意第一個引數為函式，第二個為可迭代的引數！
list（filter（filter_function， arr））=> ［3， 4， 5］
這裡注意，我們在filter方法的最外層加了一個list方法，這是因為在python3中，filter方法返回的是一個過濾器物件，必須將這個物件轉換為列表，最開始的時候我們已經講到了！
使用匿名函式lambda一行寫完所有，更簡潔，更有逼格：
list（filter（lambda x： x > 2， arr））=> ［3， 4， 5］
這裡大家可以先了解一下lambda這個匿名函式的用法，準確的來說它更像是一個表示式，只能封裝有限的邏輯進去！
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還有沒有更好的辦法呢？
前面的過濾器已經可以很好的工作，但是由於filter必須將函式作為引數傳遞，因此可能會有些混亂。Python提供了一個很棒的功能，稱為
列表理解功能
，該功能在過濾時被更廣泛地使用。
arr = ［1， 2， 3， 4 5］ ［x for x in arr if x > 2］ => ［3， 4， 5］
用法：
最外層用直接用［］第一個x為返回值是便利列表的結果，第二個寫迴圈遍歷，第三個x > 2就是條件了！是不是更加一目瞭然！但是這隻適用簡單的條件判斷，如果有更加複雜的業務邏輯，可能filter更適合一些！
next()
next方法返回滿足條件的列表的第一個元素。這類似於其他語言中的find方法。Next接受iterable作為引數。請參閱以下示例：
舉個例子
還是以arr為例，找出arr中大於2的第1個數
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ next（x for x in arr if x > 2） => 3
注意：
如果Python在列表中找不到該元素，則將引發StopIteration異常，如果處理不正確，則可能導致程式崩潰。因此，next方法允許設定預設值，直接傳到第二個引數即可。
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ next（x for x in arr if x > 5） => StopIteration # 注意這裡的寫法與上邊的不同 next（（x for x in arr if x > 5）， None） => None
提示：
不要忘記將迭代器放在括號中。否則會導致語法錯誤。
in
in是python中很重要的一個關鍵字，並不是一個方法，主要用來檢查陣列中是否存在元素。
舉個例子：
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ 1 in arr => True 6 in arr => False
迴圈遍歷
為了對陣列的每個元素執行操作，Python提供了for迴圈。請參閱以下示例：
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ for x in arr： print（f‘Hello， I am {x}’） => Hello， I am 1 Hello， I am 2 Hello， I am 3 Hello， I am 4 Hello， I am 5
重要的是要注意，更改x的值不會更改原始列表。
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ for x in arr： x = x * 2 print（arr） => ［1， 2， 3， 4， 5］
有一種方法可以返回更新的列表。但是，與for迴圈相比，map（我們將在下面討論）是一個更好的選擇。for迴圈應該主要用於對列表中的每個專案進行外部操作。
map()
map方法返回一個新列表，其中所有元素均由函式轉換。此方法接受兩個引數：
函式
和
可迭代
。與filter類似，map方法返回一個map物件，因此我們必須將該map物件轉換為一個列表。請參閱以下示例：
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ def square（x）： return x * x # list將map物件轉換為列表，map第一個引數為函式，第二個為可迭代元素 list（map（square， arr）） => ［1， 4， 9， 16， 25］ # Alternatively。。。 list（map（lambda x： x * x， arr））
但是，就像前邊學過的filter方法一樣，還可以使用
列表理解
來解決此問題。請參閱以下示例：
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ ［x * x for x in arr］ => ［1， 4， 9， 16， 25］
同樣，列表理解是首選方法，顯得更加“ Python”。
reduce()
reduce方法將會對引數序列中元素進行累積。接受兩個必需引數和一個可選引數。第一個必需的引數，是一個函式，並且整函式必須有兩個引數。第二個引數是列表元素。第三個是可選的開始引數。此外，reduce函式需要Python庫functools，因此請不要忘記匯入該庫。看到這段文字我相信你肯定會懵逼，不過沒關係，我們還是來舉個例子，來幫助大家來理解！
舉個例子：
還是以arr為例，計算出所有資料相乘的結果！
import functools def square_reducer（x， y）： return x * y arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ # 計算1*2*3*4*5的結果 functools。reduce（square_reducer， arr） => 120 # 加入第三個可選引數，開始計算的數 # 計算順序是2*1*2*3*4*5，後邊設定的第三個引數2就是從2開始計算 functools。reduce（square_reducer， arr， 2） => 240
第一個reduce函式是最簡單的。首先，我們轉到第一個元素並將其放入累加器（x）。然後，將累加器乘以第二個元素。所以1 * 2 =2。我們的累加器值為2。接下來，我們將累加器值乘以第三個元素（2 * 3）。因此，我們得到的值為6。我們一直進行下去，直到完成遍歷整個陣列為止。最後，這是正在發生的事情：
1 * 2 * 3 * 4 * 5 => 120
傳入第三個可選引數，功能與第一個功能相同，但是它從將累加器設定為2開始。
2 * 1 * 2 * 3 * 4 * 5 => 240
再用我們學過的匿名函式lambda來實現一遍，複習一下！
functools。reduce（lambda x， y： x * y， arr） => 120 functools。reduce（lambda x， y： x * y， arr， 2） => 240
這裡使用了lambda函式，因此我們不必單獨宣告reducer方法，其結果功能都是一樣的，只是這樣更加簡潔美觀。
sort（）
sort是應用在 list 上的方法，sorted可以對所有可迭代的物件進行排序操作。
list 的 sort方法返回的是對已經存在的列表進行操作，無返回值，而內建函式 sorted方法返回的是一個新的 list，而不是在原來的基礎上進行的操作。sorted方法接受一個必需的引數和兩個可選的引數（反向和鍵）。第一個引數是列表。reverse可選引數將對排序後的列表進行反轉，而key可選引數是將列表進行排序的函式。請參閱以下示例：
arr = ［2， 1， 5， 3， 4］ sorted（arr） => ［1， 2， 3， 4， 5］ sorted（arr， reverse=True） => ［5， 4， 3， 2， 1］ students = ［ {‘name’： ‘Jimmy’， ‘age’： 15}， {‘name’： ‘Hector’， ‘age’： 18}， {‘name’： ‘Paige’， ‘age’： 16} ］ sorted（students， key=lambda x： x［‘age’］） => ［{‘name’： ‘Jimmy’， ‘age’： 15}， {‘name’： ‘Paige’， ‘age’： 16}， {‘name’： ‘Hector’， ‘age’： 18}］
min()
min方法在Python列表中搜索最小值。此方法接受一個必需引數和三個可選引數。必需的引數是可迭代的本身。（可選）您可以向此函式新增更多物件作為正在進行的引數。您也可以使用鍵進行排序（類似於排序方法）並指定預設值。請參閱以下示例：
傳入多個引數取最小值
min（0， -2， 1， 8， 5） => -2
傳入可迭代元素，取元素最小值
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ min（arr） => 1
傳入可迭代物件為空時，必須指定引數default，用來返回預設值
min（［］， default=0） => 0
傳入命名引數key，其為一個函式，用來指定取最小值的方法
（靈活運用，根據字典的鍵值）
students = ［ {‘name’： ‘Jimmy’， ‘age’： 15}， {‘name’： ‘Hector’， ‘age’： 18}， {‘name’： ‘Paige’， ‘age’： 16} ］ min（students， key=lambda x： x［‘age’］） => {‘name’： ‘Jimmy’， ‘age’： 15}
max()
max方法與min函式相同；但是，它找到一個可迭代的最大值。請參閱以下示例：
arr = ［1， 2， 3， 4， 5］ max（arr） => 5 max（0， -2， 1， 8， 5） => 8 students = ［ {‘name’： ‘Jimmy’， ‘age’： 15}， {‘name’： ‘Hector’， ‘age’： 18}， {‘name’： ‘Paige’， ‘age’： 16} ］ max（students， key=lambda x： x［‘age’］） => {‘name’： ‘Hector’， ‘age’： 18} max（［］， default=100） => 100
結論
高階函式很好用，如果您知道它們，可以節省很多時間。我希望您發現這些方法有用且易於使用。編碼愉快，如果覺得有用請關注本頭條號“
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