Python: 高阶函数与Lambda

最后更新：2026-09-22

Python 中函数也是一种"值"，可以像数字、字符串一样赋值给变量、传给其他函数。利用这个特性，我们可以写出非常简洁、优雅的代码。高阶函数就是接收函数作为参数或返回函数的函数。这一课会让你打开新世界的大门。

相关内置函数：filter() sorted() list() lambda map() max() sum() False True None

1. 函数是一等公民

在 Python 中，函数可以像普通值一样操作：

▶ 示例：函数作为值传递

输出：

# 函数定义成功

2. map()：批量转换

map() 对序列中的每个元素执行同一个函数，返回一个新迭代器：

▶ 示例：map 批量转换

输出：

# 执行成功

map() 等价于列表推导式： map(f, seq) ≈ [f(x) for x in seq]。选哪个主要看个人偏好——推导式更"Python 风格"。

3. filter()：批量筛选

filter() 筛选出使函数返回 True 的元素：

▶ 示例：filter 筛选数据

输出：

# 执行成功

filter() 也等价于推导式： filter(f, seq) ≈ [x for x in seq if f(x)]。用 None 作为函数时，等价于去掉所有假值（""、0、None、False 等）。

4. sorted() 高阶用法

第 11 课学了 sorted() 的 key 参数，这里更深入地看看：

▶ 示例：sorted 自定义排序

输出：

# 执行成功

▶ 示例：多级排序（难度⭐⭐）

运行结果：

Bob: 92
赵六: 92
Charlie: 85
Alice: 85

5. reduce()：累积计算

reduce() 把序列中的元素累积起来，每次用函数处理两个元素。它不在内置函数中，需要从 functools 导入：

▶ 示例：reduce 累积计算

输出：

# 执行成功

(1) reduce() 的执行过程

# reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4])
# 第1步：x=1, y=2 → 3
# 第2步：x=3, y=3 → 6
# 第3步：x=6, y=4 → 10
# 结果：10

6. Lambda 表达式深入

Lambda 的名字来自 λ（希腊字母），本质就是匿名函数——没有名字、用完就扔的小函数。

(1) Lambda vs 普通函数

▶ 示例：Lambda 对比普通函数

输出：

# 函数定义成功

(2) Lambda 的完整语法

lambda 参数: 表达式
# ↑ 等价于
def 匿名函数(参数):
    return 表达式

(3) 多个参数

▶ 示例：Lambda 多个参数

输出：

# 执行成功

(4) 什么时候用 Lambda

▶ 示例：Lambda 适用场景

输出：

# 函数定义成功

7. 常见应用场景

• 数据管道：map() → filter() → sorted() 组合处理数据。
• 自定义排序：用 lambda 做 key 参数实现各种排序规则。
• 事件回调：用函数作为参数传给 GUI 或 Web 框架。
• 闭包工厂：外层函数返回内层函数，实现"参数化"功能（像上面的 create_greeter）。
• 惰性计算：用高阶函数延迟求值，只在需要时才计算结果。

相关内置函数：filter() sorted() list() lambda map() max() sum() False True None

❓ 常见问题

📖 小节

• Python 中函数是一等公民——可以赋值、传参、返回
• map(f, seq) 对每个元素执行函数，list() 转为列表
• filter(f, seq) 筛选使函数返回 True 的元素
• sorted(seq, key=f) 的 key 参数接受函数，实现自定义排序
• reduce(f, seq) 累积计算，需要从 functools 导入
• Lambda lambda 参数: 表达式 是匿名单行函数，适合简单场景

📝 作业

1. 基础题（难度⭐）：给定列表 nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，用 map() 和 filter() 分别实现：筛选出奇数并计算它们的平方。提示：先用 filter 筛奇数，再用 map 平方。

2. 进阶题（难度⭐⭐）：给定字典列表 products = [{"name": "A", "price": 100}, {"name": "B", "price": 80}, {"name": "C", "price": 120}]，用 sorted() 按价格降序排序，并输出名称和价格。

3. 挑战题（难度⭐⭐⭐）：用 reduce() 实现 flatten(nested_list) 函数，把嵌套列表"展平"一层。例如 flatten([[1, 2], [3, 4], [5]]) 返回 [1, 2, 3, 4, 5]。提示：reduce 中每次用 + 合并两个列表。完成后用列表推导式实现同样的功能，比较两种写法的差异。

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