Python以简单易学，语法简洁易懂，编码优美规范的特点，受到很多程序员和普通人的喜爱，相信和我一样，有很多人在学过Python之后就对其爱不释手了吧，今天给大家分享几个常用的高阶函数，瞬间提升代码逼格，成为一个有深度、有内涵的Python程序员！

all( )

all()方法用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为True，如果是返回True，否则返回False

举个例子：

已知有如下所示arr这样一个列表数据：

arr = [1, 2, 3, 4, 5]

>> 判断arr列表中的数据是否都大于0

all(i > 0 for i in arr)
=> True

明显一眼就可以看出1-5这几个数据明显都是大于0的，所以自然返回True!

>> 判断arr列表中的数据是否都小于4

all( i < 4 for i in arr)
=> False

明显的5大于4，有一个不符合条件，所以返回False！

filter()

filter方法返回满足条件的列表中所有元素的新列表。此方法接受一个函数和一个可迭代的参数。但是，filter方法返回一个过滤器对象而不是一个列表。因此，我们必须将过滤器对象转换为列表。

举个例子：

还是以开始的arr列表为例：

arr = [1, 2, 3, 4, 5]

>> 返回arr列表中所有大于2的数据，组成新的列表

def filter_function(x):return x > 2

我们定义一个这样的函数，返回arr列表中所有大于2的数！

>> 利用filter方法返回，注意第一个参数为函数，第二个为可迭代的参数！

list(filter(filter_function, arr))
=> [3, 4, 5]

这里注意，我们在filter方法的最外层加了一个list方法，这是因为在python3中，filter方法返回的是一个过滤器对象，必须将这个对象转换为列表，最开始的时候我们已经讲到了！

使用匿名函数lambda一行写完所有，更简洁，更有逼格：

list(filter(lambda x: x > 2, arr))
=> [3, 4, 5]

这里大家可以先了解一下lambda这个匿名函数的用法，准确的来说它更像是一个表达式，只能封装有限的逻辑进去！

>> 还有没有更好的办法呢？

前面的过滤器已经可以很好的工作，但是由于filter必须将函数作为参数传递，因此可能会有些混乱。Python提供了一个很棒的功能，称为列表理解功能，该功能在过滤时被更广泛地使用。

arr = [1, 2, 3, 4 5][x for x in arr if x > 2]
=> [3, 4, 5]

**用法：**最外层用直接用[]第一个x为返回值是便利列表的结果，第二个写循环遍历，第三个x > 2就是条件了！是不是更加一目了然！但是这只适用简单的条件判断，如果有更加复杂的业务逻辑，可能filter更适合一些！

next()

next方法返回满足条件的列表的第一个元素。这类似于其他语言中的find方法。Next接受iterable作为参数。请参阅以下示例：

举个例子

• 还是以arr为例，找出arr中大于2的第1个数

arr = [1, 2, 3, 4, 5]next(x for x in arr if x > 2)
=> 3

**注意：**如果Python在列表中找不到该元素，则将引发StopIteration异常，如果处理不正确，则可能导致程序崩溃。因此，next方法允许设置默认值，直接传到第二个参数即可。

arr = [1, 2, 3, 4, 5]next(x for x in arr if x > 5)
=> StopIteration# 注意这里的写法与上边的不同
next((x for x in arr if x > 5), None)
=> None

*提示：*不要忘记将迭代器放在括号中。否则会导致语法错误。

in

in是python中很重要的一个关键字，并不是一个方法，主要用来检查数组中是否存在元素。

举个例子：

arr = [1, 2, 3, 4, 5]1 in arr
=> True6 in arr
=> False

循环遍历

为了对数组的每个元素执行操作，Python提供了for循环。请参阅以下示例：

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的值不会更改原始列表。

arr = [1, 2, 3, 4, 5]for x in arr:x = x * 2print(arr)
=> [1, 2, 3, 4, 5]

有一种方法可以返回更新的列表。但是，与for循环相比，map（我们将在下面讨论）是一个更好的选择。for循环应该主要用于对列表中的每个项目进行外部操作。

map()

map方法返回一个新列表，其中所有元素均由函数转换。此方法接受两个参数：函数和可迭代。与filter类似，map方法返回一个map对象，因此我们必须将该map对象转换为一个列表。请参阅以下示例：

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
def square(x):return x * x# list将map对象转换为列表，map第一个参数为函数，第二个为可迭代元素
list(map(square, arr))
=> [1, 4, 9, 16, 25]# Alternatively...
list(map(lambda x: x * x, arr))

但是，就像前边学过的filter方法一样，还可以使用列表理解来解决此问题。请参阅以下示例：

arr = [1, 2, 3, 4, 5][x * x for x in arr]
=> [1, 4, 9, 16, 25]

同样，列表理解是首选方法，显得更加“ Python”。

reduce()

reduce方法将会对参数序列中元素进行累积。接受两个必需参数和一个可选参数。第一个必需的参数，是一个函数，并且整函数必须有两个参数。第二个参数是列表元素。第三个是可选的开始参数。此外，reduce函数需要Python库functools，因此请不要忘记导入该库。看到这段文字我相信你肯定会懵逼，不过没关系，我们还是来举个例子，来帮助大家来理解！

举个例子：

还是以arr为例，计算出所有数据相乘的结果！

import functoolsdef square_reducer(x, y):return x * yarr = [1, 2, 3, 4, 5]# 计算1*2*3*4*5的结果
functools.reduce(square_reducer, arr)
=> 120# 加入第三个可选参数，开始计算的数
# 计算顺序是2*1*2*3*4*5，后边设置的第三个参数2就是从2开始计算
functools.reduce(square_reducer, arr, 2)
=> 240

第一个reduce函数是最简单的。首先，我们转到第一个元素并将其放入累加器（x）。然后，将累加器乘以第二个元素。所以1 * 2 =2。我们的累加器值为2。接下来，我们将累加器值乘以第三个元素（2 * 3）。因此，我们得到的值为6。我们一直进行下去，直到完成遍历整个数组为止。最后，这是正在发生的事情：

1 * 2 * 3 * 4 * 5
=> 120

传入第三个可选参数，功能与第一个功能相同，但是它从将累加器设置为2开始。

2 * 1 * 2 * 3 * 4 * 5
=> 240

再用我们学过的匿名函数lambda来实现一遍，复习一下！

functools.reduce(lambda x, y: x * y, arr)
=> 120functools.reduce(lambda x, y: x * y, arr, 2)
=> 240

这里使用了lambda函数，因此我们不必单独声明reducer方法,其结果功能都是一样的，只是这样更加简洁美观。

sort()

sort是应用在 list 上的方法，sorted可以对所有可迭代的对象进行排序操作。

list 的 sort方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。sorted方法接受一个必需的参数和两个可选的参数（反向和键）。第一个参数是列表。reverse可选参数将对排序后的列表进行反转，而key可选参数是将列表进行排序的函数。请参阅以下示例：

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。此方法接受一个必需参数和三个可选参数。必需的参数是可迭代的本身。（可选）您可以向此函数添加更多对象作为正在进行的参数。您也可以使用键进行排序（类似于排序方法）并指定默认值。请参阅以下示例：

1. 传入多个参数取最小值

min(0, -2, 1, 8, 5)
=> -2

2. 传入可迭代元素，取元素最小值

arr = [1, 2, 3, 4, 5]min(arr)
=> 1

3. 传入可迭代对象为空时，必须指定参数default，用来返回默认值

min([], default=0)
=> 0

4. 传入命名参数key，其为一个函数，用来指定取最小值的方法（灵活运用，根据字典的键值）

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方法与min函数相同；但是，它找到一个可迭代的最大值。请参阅以下示例：

arr = [1, 2, 3, 4, 5]max(arr)
=> 5max(0, -2, 1, 8, 5)
=> 8students = [{'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

结论

高阶函数很好用，如果您知道它们，可以节省很多时间。我希望您发现这些方法有用且易于使用，编码愉快!