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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。
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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。
例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：
def f(x, y): return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：
先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4； 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
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)
结果将变为125，因为第一轮计算是：
计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。
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def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
输出结果：
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。
利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。
由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。
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要在class中定义类方法，需要这么写：
class Person(object): count = 0 @classmethod def how_many(cls): return cls.count def __init__(self, name): self.name = name Person.count = Person.count + 1 print Person.how_many() p1 = Person('Bob') print Person.how_many()通过标记一个 @classmethod，该方法将绑定到 Person 类上，而非类的实例。类方法的第一个参数将传入类本身，通常将参数名命名为 cls，上面的 cls.count 实际上相当于 Person.count。
因为是在类上调用，而非实例上调用，因此类方法无法获得任何实例变量，只能获得类的引用。
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2-8 难,
要理解reduce里面的逻辑
reduce（f,list,1）里f这个function每一次都是作用于list的两个值，并累加。。
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高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x2 时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。
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map(函数，list)将list里的元素带入函数
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千万不要在实例上修改类属性，它实际上并没有修改类属性，而是给实例绑定了一个实例属性。
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类是模板，而实例则是根据类创建的对象。
绑定在一个实例上的属性不会影响其他实例，但是，类本身也是一个对象，如果在类上绑定一个属性，则所有实例都可以访问类的属性，并且，所有实例访问的类属性都是同一个！也就是说，实例属性每个实例各自拥有，互相独立，而类属性有且只有一份。
因为类属性是直接绑定在类上的，所以，访问类属性不需要创建实例，就可以直接访问：
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应当熟练掌握try语句的用法
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__init__() 方法的第一个参数必须是 self（也可以用别的名字，但建议使用习惯用法），后续参数则可以自由指定，和定义函数没有任何区别。
相应地，创建实例时，就必须要提供除 self 以外的参数：
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同时也可以在类里面对实例的属性进行初始化
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可以直接给实例任何属性，而不需要在类里面定义好这个属性
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实例的方法就是在类中定义的函数，它的第一个参数永远是 self，指向调用该方法的实例本身，其他参数和一个普通函数是完全一样的：
在实例方法内部，可以访问所有实例属性，这样，如果外部需要访问私有属性，可以通过方法调用获得，这种数据封装的形式除了能保护内部数据一致性外，还可以简化外部调用的难度。
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