Python 中高阶函数是指可以处理其他函数作为参数或返回函数作为结果的函数。通过构建高阶函数，可以更方便地实现代码的封装、复用和可读性，同时有助于实现函数式编程范式。下面对Python 构建高阶函数的使用方法进行详细的攻略。
创建高阶函数
在Python 中，创建高阶函数最常见的方式是使用匿名函数(lambda 函数)和闭包。先来看一下使用lambda 函数创建高阶函数的例子：
def compare(func, x, y):
"""
对比两个数，使用 func 函数判断大小关系。如果 func 函数返回 True，则返回 x，否则返回 y。
"""
return x if func(x, y) else y
result = compare(lambda a, b: a > b, 5, 3)
print(result) # 输出5
上述代码中，compare() 函数接收三个参数，第一个参数是一个函数，它用来判断两个数的大小关系；第二、三个参数分别是需要对比的两个数。在函数体内，将传入的 func 函数作为判断条件，并返回结果。在示例中，使用 lambda 函数作为参数，比较了两个数的大小，返回较大的数。
而闭包则是指在函数内嵌套定义函数，并返回内部定义的函数，以实现对外部变量的访问。下面的示例中通过闭包实现计数器的功能：
def make_counter():
"""
生成一个带有计数器的函数。
"""
count = 0
def counter():
nonlocal count
count += 1
return count
return counter
counter_func = make_counter()
print(counter_func()) # 输出1
print(counter_func()) # 输出2
print(counter_func()) # 输出3
在 make_counter() 函数内部，定义了一个 count 变量和一个 counter() 函数。counter() 函数返回 count 的值，并且每次被调用后 count 的值会增加1。函数 make_counter() 最后返回了 counter() 函数。
在示例中，将 make_counter() 函数调用的结果赋给 counter_func 变量。每次调用 counter_func() 函数时，计数器都会增加1。这种方式可以有效地封装计数器，并且让变量 count 只能被内部定义的 counter() 函数访问。
常见的 Python 高阶函数
除了使用 lambda 函数和闭包创建高阶函数，Python 还内置了许多常见的高阶函数，可以实现快捷的列表、字典和集合操作。
map() 函数
map() 函数可以将一个序列中的每一个元素都按照某种方式进行处理，并返回一个新的列表。比如，下面的代码使用 map() 函数将一个列表中的所有元素转换成整数类型：
def convert_int(x):
"""
将字符串类型的数字转换为整数类型。
"""
return int(x)
str_nums = ['1', '2', '3', '4']
int_nums = list(map(convert_int, str_nums))
print(int_nums) # 输出[1, 2, 3, 4]
在示例中，convert_int() 函数将接收到的字符串参数转换为整数类型。然后使用 map() 函数对 str_nums 列表中的每一个元素都应用 convert_int() 函数，并返回一个新的列表 int_nums。
filter() 函数
filter() 函数可以根据某种特定的条件筛选出一个序列中的符合条件的元素，并返回一个新的列表。比如，下面的代码使用 filter() 函数过滤出一个列表中所有的偶数：
def is_even(x):
"""
判断一个数字是否为偶数
"""
return x % 2 == 0
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_nums = list(filter(is_even, nums))
print(even_nums) # 输出[2, 4, 6]
在示例中，is_even() 函数用来判断一个数字是否为偶数，然后使用 filter() 函数对 nums 列表中的每一个元素都应用 is_even() 函数，并将结果保存到新的列表 even_nums 中。
总结
Python 中的高阶函数包括使用匿名函数和闭包创建自己的高阶函数，以及内置的常见高阶函数，如 map() 和 filter() 函数。通过这些高阶函数，可以更方便地实现代码的封装、复用和可读性，同时有助于实现函数式编程范式。