import time, functools

def performance(unit):

    def pref_decorator(f):

        @functools.wraps(f)

        def wapper(*args ,**kw):

            t1 = time.time()

            r = f(*args, **kw)

            t2 = time.time()

            if unit == 'ms':

                t = (t2 - t1) * 1000

            else:

                t = t2 - t1

            print 'call %s () in %f %s'%(f.__name, t, unit)

            return r

        return wapper

    return pref_decorator

@performance('ms')

def factorial(n):

    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

print factorial.__name__

isinstance(实例化类，类型)

super(子类，self).__init__(共有的参数)，初始化子类函数，就不用再重新写一遍了

import time

def performance(unit):

    def pref_decorator(f):

        def fn(*args, **kw):

            t1 = time.time()

            r = f(*args, **kw)  

            t2 = time.time()

            if unit == 'ms':

                t = (t2 - t1) * 1000 

            else:

                t = t2 - t1

            print 'call %s() in %f %s'%(f.__name__,t,unit)

            return r

        return fn

    return pref_decorator

@performance('ms')

def factorial(n):

    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

print factorial(10)

import time

def performance(f):

    def fn(*args ,**kw):

        t1 = time.time()

        r = f(*args , **kw)

        t2 = time.time()

        print 'call %s() in %fs'%(f.__name__,(t1-t2))

        return r

    return fn

@performance

def factorial(n):

    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

print factorial(10)

def count():

    fs = []

    for i in range(1, 4):

        def f(j):

            def g():

                return j * j

            return g

        m = f(i)

        fs.append(m)

    return fs

f1, f2, f3 = count()

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

def count():

    fs = []

    for i in range(1, 4):

        def f(j):

            def g():

                return j * j

            return g

        m = f(i)

        fs.append(m)

    return fs

f1, f2, f3 = count()

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

def calc_prod(lst):

    def lazy_prod():

        def f(x,y):

            return x * y

        return reduce(f,lst)#(f,lst,1)

    return lazy_prod

f = calc_prod([1, 2, 3, 4])

print f() 

def cmp_ignore_case(s1, s2):

    if s1.lower() < s2.lower():

        return -1

    if s1.lower() > s2.lower():

        return 1

    return 0

print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序。

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。

filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。

s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。

当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')

def prod(x, y):

    return x * y

print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])

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。

def format_name(s):

    #return s[0].upper()+s[1:].lower()

    return s.capitalize()

print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])

import math

def add(x, y, f):

    return f(x) + f(y)

print add(25, 9, math.sqrt)