变量可以指向函数
求绝对值的函数 abs()
打印绝对值的函数名 abs
abs(-10)是函数调用，而 abs 是函数本身。要获得函数调用结果，可以把结果赋值给变量。
把函数本身赋值给变量
函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数。如果一个变量指向了一个函数， 那么，可以通过该变量来调用这个函数。
通过变量来调用函数
函数名也是变量
函数名其实就是指向函数的变量！对于 abs()这个函数，完全可以把函数名 abs 看成变 量，它指向一个可以计算绝对值的函数。
把 abs 指向其他对象
把 abs 指向 10 后，就无法通过 abs(-10)调用该函数了！因为 abs 这个变量已经不指向求 绝对值函数了！
既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数 作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
高阶函数的示例
把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编 程范式。Python 内建的高阶函数有 map、reduce、filter、sorted。
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的 list 返回。 比如有一个函数 f(x)=x^2，要把这个函数作用在一个 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用 map()实现。可能会想，不需要 map()函数，也可以计算出结果，写一个循环，实现代码如下：
循环代码实现 f(x)=x^2
高阶函数 map()的实现 f(x)=x^2
从上面的实例可以看到，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，不但可以计算简单的 f(x)=x^2，还可以计算任意复杂的函数。
高阶函数 map()的传入两个列表的使用
从上面的运行结果可以看到，map()函数将传入的两个列表对应位置元素作为函数 f2 的参数。
reduce 把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3…]上，这个函数必须接收两个参数，reduce 把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就 是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比如说对一个序列求和，就可以用 reduce 实现，实例如下：
Python 内建的 filter()函 数用于过滤序列。和 map() 类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和 map()不同的时，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回 值是 True 还是 False 决定保留还是丢弃该元素。
高阶函数 filter()过滤列表，删掉奇数，只保留偶数
排序算法也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序， 排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，可以直接比较，但如果是字符串或者两个 dict 呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。通常规定，对于两个元素 x 和 y，如果认为 x < y，则返回-1，如果认为 x == y，则返回 0，如果认为 x > y，则返回 1，这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。 Python 内置的 sorted()函数就可以对 list 进行排序：
高阶函数 sorted()对 list 进行排序
sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个 key 函数来实现自定义的排序。
高阶函数 sorted()参数 key、reverse 的使用
