Python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。

因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：

def reversed_cmp(x, y):
    if x > y:
        return -1
    if x < y:
        return 1
    return 0

这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：

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

sorted()也可以对字符串进行排序，字符串默认按照ASCII大小来比较：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。

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。

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；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。

上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。

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。

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。

例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：

因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：

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。

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。

关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是：

def f(x):
    return x * x

使用匿名函数，可以不必定义函数名，直接创建一个函数对象，很多时候可以简化代码，以map()函数为例，计算 f(x)=x² 时，

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

返回函数的时候，也可以返回匿名函数：

>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x 
>>> myabs(-1)
1
>>> myabs(1)
1

def calc_sum(lst):
    def lazy_sum():
        return sum(lst)
    return lazy_sum

没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部，因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。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）。

返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

返回函数可以把一些计算延迟执行

def calc_sum(lst):
    def lazy_sum():
        return sum(lst)
    return lazy_sum

f = calc_sum([1, 2, 3, 4])

>>> f
<function lazy_sum at 0x1037bfaa0>

(函数名=  lazy_sum  在内存中的位置为 0x1037bfaa0)

对返回的函数进行调用时，才计算出结果:

>>> f()
10

如何计算参数的乘积：

def lazy_prod():
        def f(x, y):
            return x * y
        return reduce(f, lst, 1)

比较函数cmp()：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

要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：

def reversed_cmp(x, y):
    if x > y:
        return -1
    if x < y:
        return 1
    return 0

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序,它可以接收一个比较函数cmp()来实现自定义排序：

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

调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：

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

实例的方法就是在类中定义的函数

__call__ ==  授权

super一定要在子类的定义函数下面。。

def gcd(a, b):
    if b == 0:
       return a
     return gcd(b, b % a)

题目中有排序则可以用到前面学的高阶函数sorted()和匿名函数lambda

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。

一个判断奇数的函数：

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

利用filter()过滤掉偶数：

filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

删除 None 或者空字符串：

def is_not_empty(s):
    return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

['test', 'str', 'END']

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

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。

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

利用recude()来求积：

def prod(x, y):
    return x*y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])

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。

def f(x):    
    return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]

输入：['adam', 'LISA', 'barT']
输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']

def format_name(s):
    return s[0].upper() + s[1:].lower()
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])