Python中的高阶函数（Higher-Order Functions, HOFs）是指那些至少满足以下一个条件的函数：
接受一个或多个函数作为输入：高阶函数可以接受其他函数作为参数。
输出一个函数：高阶函数可以返回一个函数作为结果。
常见的Python高阶函数包括：
map()：
用途：对可迭代对象的每个元素应用一个给定的函数，并返回一个迭代器（在Python 3中）。
示例：map(function, iterable, ...)，其中function是应用于iterable中每个元素的函数。
filter()：
用途：过滤序列，过滤掉那些不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新迭代器。
示例：filter(function, iterable)，其中function用于测试iterable中的每个元素，返回True或False。
reduce()：
用途：对参数序列中元素进行累积。函数将一个两元操作函数作用在序列上，使其连续地将序列中两个元素（从左到右）合并为一个新的元素，最终将所有元素合并为一个元素。
注意：在Python 3中，reduce()函数被移到了functools模块中。
示例：reduce(function, iterable[, initializer])，其中function是一个接受两个参数的函数，iterable是一个可迭代对象，initializer是可选的，用于作为累积的初始值。
sorted()（虽然严格来说不是高阶函数，但经常与高阶函数的概念一起讨论，因为它可以接受一个key函数作为参数）：
用途：对可迭代对象进行排序，并返回一个新的列表。
示例：sorted(iterable, key=None, reverse=False)，其中key参数是一个函数，用于从每个元素中提取一个用于比较的关键字。
此外，还有一些其他函数或概念与高阶函数相关，如：
lambda函数：虽然lambda函数本身不是高阶函数，但它经常作为参数传递给高阶函数，因为它提供了一种快速定义匿名函数的方式。
装饰器（Decorators）：虽然装饰器本身不是高阶函数，但它们通常是通过高阶函数实现的，用于在不修改原有函数定义的情况下给函数添加新的功能。
需要注意的是，高阶函数的概念并不局限于上述几个特定的函数，任何满足高阶函数定义的函数都可以被认为是高阶函数。在Python中，高阶函数的使用非常广泛，它们极大地增强了代码的灵活性和复用性。
