装饰器的作用

代码：

def calc_sum(lst):
    def lazy_sum():
        return sum(lst)
    return lazy_sum
f = calc_sum([1, 2, 3, 4])
结果：f
f()
结果：10

作用：返回函数可以把一些计算延迟执行。如上，普通函数会直接给出计算值，而该函数会先得出函数，使我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。

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。

Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。

关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。

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：

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

通过对比可以看出，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是：

def f(x):
    return x * x

关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。

sorted(list,f=cmp(x,y),key=None,reverse=False): 无编写的f函数，则按默认从小到大排序。若有，则根据所设定的函数操作，但f函数的返回值只能是-1，0，1，由sorted函数所决定。

key: 一个参数,用来进行比较的元素，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

reverse : 排序规则, True 降序 ,  False 升序（默认）。

f例：

def reversed_cmp(x, y):
    if x > y:
        return -1
    if x < y:
        return 1
    return 0
sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
结果：[36, 21, 12, 9, 5]

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

注意: 发现没法把 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）

闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变因此，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。

def calc_prod(lst):

    def multi():

        def multi_step(x,y):

            return x*y

        return reduce(multi_step,lst,1)

    return multi

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

print f()

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。

filter(function,list)

reduce(function,list)

function接受两个参数，一个是第一个元素或上一个结果，另一个是下一个元素

map(function,list)

filter(f, 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。

例子：

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

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

结果：[1, 7, 9, 17]

filter()还可以删除 None 或者空字符串：

 s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。rm是用户自己赋值，函数会根据rm的字符在首尾部将对应有该字符的去除。

s.lstrip(rm):只对首部进行操作

s.rstrip(rm):只对尾部进行操作

如：

rm='ab'

s='bcjeasda'

s.strip(rm)

结果：'cjeasd'

s.strip(): 默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')

如：

a='      123'

a.strip()

结果：'123'

reduce(f,list,m): 该函数的f()必须有两个值,可以对list中的两个数据执行操作，m是设定的初始值。

例子：

def f(x, y):
    return x + y
 reduce(f,[1,3,5,7,9],100)/reduce(lambda x,y:x+y,[1,3,5,7,9],100)
执行过程：
 先计算头两个元素：f(100, 1)，结果为101；
再把结果和第2个元素计算：f(101, 3)，结果为104；
再把结果和第3个元素计算：f(104, 5)，结果为109；
再把结果和第4个元素计算：f(109, 7)，结果为116；
再把结果和第5个元素计算：f(116, 9)，结果为125；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果125。