Python 中的高阶函数是指可以接受函数作为参数，或者返回函数作为结果的函数。这种特性让编程变得更加灵活和功能强大，常见的高阶函数有 map()、filter()、reduce() 和 sorted() 等。

map() 函数：

map() 函数接受一个函数和一个可迭代对象（如列表），并将函数应用于可迭代对象的每个元素，返回一个结果列表。例如：

def square(x):return x * xnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared_numbers = map(square, numbers)print(list(squared_numbers))  # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]

filter() 函数：

filter() 函数接受一个函数和一个可迭代对象，然后返回一个由使函数返回值为 True 的元素组成的迭代器。例如：

def is_even(x):return x % 2 == 0numbers = [1, 2, 3, 4, 5]even_numbers = filter(is_even, numbers)print(list(even_numbers))  # 输出 [2, 4]

reduce() 函数：

reduce() 函数在 Python 3 中被移到 functools 模块中。它接受一个函数和一个可迭代对象，然后将累积结果应用于可迭代对象的连续元素。例如，使用 reduce() 来计算阶乘：

from functools import reducedef multiply(x, y):return x * ynumbers = [1, 2, 3, 4, 5]factorial = reduce(multiply, numbers)print(factorial)  # 输出 120

sorted() 函数：

sorted() 函数用于对可迭代对象进行排序，并接受一个可选的 key 参数，用于指定排序的规则。例如：

words = ["banana", "apple", "orange", "grape"]sorted_words = sorted(words, key=len)print(sorted_words)  # 输出 ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']，按字符串长度排序

这些高阶函数能够简化代码并提高代码的可读性，尤其在函数式编程中发挥了重要作用。