map()，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值：

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，map()传入的函数接收一个参数，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数。

def format_name(s):

    return s[0].upper()+s[1:].lower()

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

计算平方根可以用函数：

>>> math.sqrt(2)
1.4142...

安装第三方模块的步骤

python的模块

• 内置了许多有用的模块

• 可以安装第三方模块

python提供的模块管理工具

-easy_install

-pip(推荐)

使用__future__

     python的新版本会引入新的功能，但是，实际上这些功能再上一个老版本中就已经存在了。要“试用”某一新的特性，就可以通过导入__future__模块的某些功能来实现。

from__future__import division

当新版本的一个特性与旧版本不兼容时，该特性将会在旧版本中添加到__future__中，以便旧的代码能在旧版本中测试新特性

动态导入模块    

   如果导入的模块不存在，Python解释器会报 ImportError 错误。有的时候，两个不同的模块提供了相同的功能，比如 StringIO 和 cStringIO 都提供了StringIO这个功能。这是因为Python是动态语言，解释执行，因此Python代码运行速度慢。如果要提高Python代码的运行速度，最简单的方法是把某些关键函数用 C 语言重写，这样就能大大提高执行速度。

     同样的功能，StringIO 是纯Python代码编写的，而 cStringIO 部分函数是 C 写的，因此 cStringIO 运行速度更快。利用ImportError错误，我们经常在Python中动态导入模块：

try:
    from cStringI() import StringI()

except importError：

    from StringI() import String()

      上述代码先尝试从cStringIO导入，如果失败了（比如cStringIO没有被安装），再尝试从StringIO导入。这样，如果cStringIO模块存在，则我们将获得更快的运行速度，如果cStringIO不存在，则顶多代码运行速度会变慢，但不会影响代码的正常执行。

      try 的作用是捕获错误，并在捕获到指定错误时执行 except 语句。

    import simplejson as json

    json就是给simplejson起的别名

    利用import...as...，还可以动态导入不同名称的模块

Python2.x 的 sorted()函数如下：

不过sorted 在Python3.x 中发生了变化， 去掉了 cmp 参数。

这就开始解释 这个函数的参数：

iterable : 可迭代类型，就是我们传入的列表，另外这个函数时 原位置改变原列表的。

reverse: 默认为False , 就是正常排列（也就是按照 cmp, key  等参数提供的值去排列，如果没有这两个值就是默认排列），

             当给reverse 传参 为True 的时候，也就是把正常排列结果翻转过来。 下面会举例说明

cmp: 该参数接受一个 函数作为参数值， 改函数需要返回 正数，负数，和零， 同时该函数需要接受2个参数，比较这两个             参数，选择返回值。同样下面有例子

key:  该参数是 选取比较的值， 或者说是 声明，用列表元素的什么特征来比较，下有例子说明。

参数解释完了，举例说明：

在Python 3.x, 取消了 cmp 参数， 只保留了Key Function参数。正确代码如下：12L = [Student('Tim', 99), Student('Bob', 88), Student('Alice', 99)]print (sorted(L, key=lambda student:(student.score,student.name)))#优先按照score，其次按照name

sorted和__cmp__中的形参s

不懂__cmp__中s,并没有传入实参呀

sorted(),这个python内置方法需要调用形参有（列表，cmp）。如果该类里面没有__cmp__这方法，她就默认排序，如果有，就调用这个类的cmp方法，所以这里的s就是列表里除自己以外的Student这类的实例。

导入模块

    要使用一个模块，我们必须首先导入该模块。python使用Import语句导入一个模块。可以认为导入的math就是i一个指向已导入模块的变量，我们可以访问math模块中所定义的所有公开的函数、变量和类。

     如果我们只希望导入用到math模块的某几个函数，而不是所有函数，可以用

    from math import pow,sin,log

这样，可以直接引用pow,sin,log这3个函数，但是Math的其他函数没有导入进来 。

当遇到名字冲突的时候--不同模块中的有相同名字的函数

     如果使用Import导入模块名，由于必须通过模块名引用函数名，因此不存在冲突。

      如果使用from...import导入函数，势必引起冲突。这时，可以给函数起个“别名”来避免冲突

   from logging import log as logger 

可以用import 引用其他模块；用math.调用math模块的函数

可以将同名模块放入不同的包中来解决模块名字相同的情况

调用时要引用完整模块

在文件系统中，包就是文件夹，模块就是xxx.py文件，包可以有多级

如何区分包和普通目录：包下面有个_init_.py，每层都必须要有

偏函数

    当一个函数有很多参数时，调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数，就可以简化调用者的负担。

    int（）函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int（）函数默认按十进制转换，但Int（）函数还提供额外的base参数，默认值为10，如果传入base参数，就可以做N进制的转换。

    假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x,base=2)非常麻烦，于是，可以定义一个Int(),默认把base=2传进去

    def int2(x,base=2)

          return int (x,base)

      functools.partial就是用来创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2（），可以用下面代码创建新函数：

import functools

int2=functools.partial(int,base=2)

     所以，functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了。

cmp(x,y) 函数用于比较2个对象，如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。

sorted()函数

sorted()函数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。

格式为：sorted(list,f),f传入两个参数进行比较。

filter()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。

注意: 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', ' ')

reduce()函数

reduce()函数接收一个函数 f，一个list，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。