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reduce 函数：
reduced(f(x,y),list[])
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map函数：
map(f(x),list[])
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先不用@语法，手动编写一个修饰器
输出为
-1
1
其中第四行就是启用修饰器的一种方式
下采用@语法
@语法放在函数定义前起到修饰作用
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把内函数不能使用循环的变量，那么把循环变量变成循环变量就解决了变成
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https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
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闭包是在外层函数结束时形成的，会在此时记录闭包中的变量，参数等。f和g相当于一个闭包，所以会在return g时形成闭包保存不同的三个i值。如果没有多一层函数的话，闭包是在return fs的时候形成的，三个返回函数使用的i值都是3。
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?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。
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?map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
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map()：一个参数，是对所有元素调用f，生成新list
reduce()：两个参数
reduce(function, iterable[, initializer])
，显示第一二调用f，再结果和第三调用f，以此类推
filter():一个参数，过滤不符合条件的元素，符合条件的组成新的list
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redue()函数 同map()类似，其中函数f必须接收两个参数，对list每个元素反复调用f。还可接收第三个参数，作为计算的初始值。
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map 是 函数f + list 得到一个新的list
不改变原来的list
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hasattr(object, name)说明：判断对象object是否包含名为name的特性（hasattr是通过调用getattr(ojbect, name)是否抛出异常来实现的）。 参数object：对象。 参数name：特性名称
。>>> hasattr(list, 'append')
True
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import math
tmplist = dir(3)
def cmp_dir(x):
return x[0:2] != '__'
tmplist = filter(cmp_dir, tmplist)
newlist = list(tmplist)
print(newlist)
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装饰器的作用
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