变量可以指向函数

要实现带参数的@performance，就需要实现：my_func = performance('ms')(my_func)需要3层嵌套的decorator来实现。

import time
def performance(unit):
    def perf_decorator(f):
        def wrapper(*args, **kw):
            t1 = time.time()
            r = f(*args, **kw)
            t2 = time.time()
            t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)
            print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit)
            return r
        return wrapper
    return perf_decorator

@performance('ms')
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

__future__(双下划线)

>>> from __future__ import division

>>> print 10 / 3

3.3333333333333335

2.7版本中调用3.x的除法规则

复杂，回头看

自定义排序函数：

内置的sorted()函数可对list进行排序

>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。

得到初始化函数中的关键字变量的方法为：(使用setattr（）)

for k,v in kw.iteritems():

setattr(self,k,v)

切记！！！！！

def count():

    fs = []

    for i in range(1, 4):

        def f(j):

            def g():

                return j*j

            return g

        r=f(i)

        fs.append(r)

    return fs

f1, f2, f3 = count()

print f1(),f2(),f3()

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。

reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

高阶函数map():

接收一个函数f和一个list， 并通过把函数f一次作用在list的每个元素上得到并返回一个新的list

高阶函数：

把函数作为参数

函数名是指向函数的变量，可以指向其他函数

def count():#定义一个计算函数

    fs = []#创建一个空的列表

    for i in range(1, 4):#循环条件i从1到3

        def f():#本来想创建一个闭包的错误函数

             return i*i#返回值是i的平方

        fs.append(f)#往空列表依次增加刚刚定义的函数

    return fs#返回空的列表

f1, f2, f3 = count()#依次把count里面的三个函数赋给f1, f2, f3

print f1(),f2(),f3()#之所以三个函数的返回值均为9,是因为f1()的调用时基于i等于3，故产生了错误的值。

def count():

    fs = []

    for i in range(1, 4):#以下是正确的闭包

        def f(j):#定义函数f(j)  j为形参

            def g():#定义函数g

                return j*j#返回值为j的平方

            return g   #返回值为函数g

        fs.append(f(i))#i每变化一次都往list里面放入一个函数g，且里面的形参至关重要为外函数的i，故每次调用f1()不会因为i已经变为3而出错

    return fs

f1, f2, f3 = count()

print f1(),f2(), f3()

另外应该需要注意fs.append(f())与fs.append(f)的区别

像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。

map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。

import functools

sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda s1,s2 : cmp(s1.upper(),s2.upper()))

print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])