虽然在Python中函数也是对象，是一等公民，有出现在四个地方的特权，详情可以查看上一篇文章。但是，即便已经是“一等公民”了，Python中的函数，还是有普通函数和高阶函数的区分的。

今天这篇文章就来简单聊一下高阶函数，主要内容大概有：

1、什么是高阶函数

2、高阶函数的适用场景

3、几个内置的高阶函数

4、大数据处理中的入门案例wordcount

在编程语言的语境中，所谓的“高阶函数（Higher-Order Function）”，是指在编程中至少满足以下两个条件之一的函数：

1、接受一个或者多个函数作为参数：高阶函数的内部可以调用传入的函数，从而实现更高级别的抽象和代码服复用。

2、返回一个函数：高阶函数可以生成新的函数，从而实现动态行为和延迟计算的特性。

从以上的描述可以看出，虽然函数作为一等公民符合四个特权。但是，特权可以用，也可以不用。如果用了函数作为参数，或者函数作为返回值的特权，那么该函数才是高阶函数。

知道了什么是高阶函数，但是，到底有什么用呢？这就要涉及到高阶函数的适用场景了。

由于高阶函数要么是参数接收函数对象，要么是返回值是函数对象，所以，基于这么两种场景，高阶函数可以有以下几个相对来说比较典型的应用：

1、事件处理与回调函数

函数作为参数传递，可以有效支撑支撑GUI编程中的事件处理机制，以及相应的事件回调的功能。

2、数据处理和转换

很多时候对数据的处理，需要分多个处理环节，比如数据筛选、数据的映射转换、数据的汇聚等。这些通用的数据处理环节可以定义为高阶函数，而具体的处理逻辑的函数作为高阶函数的参数进行传递。

3、闭包与装饰器

高阶函数可以返回一个函数对象的特性，使得可以通过高阶函数对普通函数进行装饰、增强，从而实现更多的动态行为。

接下来看几个Python中比较实用的高阶函数。

需要说明的是，虽然很多教材或者文章里，尝尝把filter、map、reduce、sorted等一起描述为Python中常用的高阶函数。但是，实际上这是一个“美丽”的错误。

map内置类

看下map的定义：

可以看出，map不是一个高阶函数，而是一个Python内置类，这个内置类的初始化函数__init__()接收一个函数参数，以及一个或者多个可迭代对象。

map对象是一个可迭代对象，可迭代对象的元素是对参数中的可迭代对象元素进行计算得来的。

虽然，哪怕把map当作函数来使用，似乎也没有什么问题，但是，建议还是不要人云亦云，显得孤陋而寡闻。

filter内置类

同map一样，filter其实也是一个内置类，而非所谓的高阶函数。同样看一下filter的定义：

filter内置类的初始化函数__init__()跟map的有些不同，函数参数可以为None，可迭代对象只有一个。

reduce()高阶函数

这里终于出现了高阶函数，reduce函数在functools模块中，需要手动导入一下。定义如下：

可以看到，reduce()函数是真正的高阶函数，函数接收3个参数：

1、function：传入一个函数对象，这个函数对象必须接收两个参数，返回一个值。

2、sequence：序列对象，reduce函数通过调用function对象对该迭代器进行归约操作。

3、initial：带默认值参数，表示归约操作的初始值，从定义看，这个默认值就是一个object()，应用了单例模式，前面已经介绍过，基于模块导入的单例模式实现。

reduce()函数的运算过程：

1、基于传入的序列对象，构造一个迭代器。

2、判断initial参数是否传参，如果仍然是单例对象，则表示没有初始值。没有初始值，则从迭代器中取出第一个元素作为function参数的第一个参数；否则，将初始值作为function参数的第一个参数。

3、遍历迭代器，取出的元素作为函数function的第二个参数，调用function之后，返回值作为function的第一个参数进行下一轮迭代，知道遍历结束，返回最终的function函数的返回值。

sorted高阶函数

sorted()也是一个真正的高阶函数，这个函数在之前也介绍过，就不再展开了，只把函数的定义贴在这里：

之所以介绍高阶函数，是因为在后续要介绍的闭包、装饰器等，本质上都是高阶函数。这里暂时介绍到这里，后续再逐步展开。

接下来，通过组合使用下filter、map、reduce等，来试着模拟一下大数据处理中的经典入门案例：word count。

需要说明的是，以下仅是模拟，需要假想是海量的数据，单台服务器没法进行处理，需要进行分布式多节点的计算，迭代多次，最终汇总得出最终结果的场景。

所以，小数据量的单词计数的编码，也许很简单。但是，在大数据场景下，计算范式会有些不同，如果没有接触过大数据处理的，可能会觉得有些别扭。

直接上代码：

执行结果：

相关的核心代码，都已经写了注释，感兴趣的同学，可以自行查阅。

本文简单介绍了Python中高阶函数的概念，并理清了map/filter这两个是内置类而非高阶函数的概念，最后，模拟了大数据分布式计算的典型的入门案例word count。

感谢您的拨冗阅读，希望对您学习Python有些许帮助。