python学习---3

1）高阶函数
变量可以指向函数 abs----变量名，函数的地址

2）函数名也是变量
3）可以传入函数
4）map/reduce/filter/sorted

map函数接收两个变量，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数一次作用于序列的每一个元素，将新的结果作为序列返回

#-*- coding:utf-8-*-
def f(x):
return x*x
l=map(f,[1,2,3,4,5,6])
print l

reduce函数也是接收2个参数，一个是函数，一个是序列。不同的是，这个函数必须要有2个参数。如：f(((x1,x2),x3),x4) 结果是只返回一个值

#-*- coding:utf-8-*-
def f(x,y):
return x+y
l=reduce(f,[1,2,3,4,5])
print l

filter函数是过滤序列，也是接收一个函数和一个序列，将传入的函数作用于每一个元素，不同的是根据返回值是true或者false来决定是否保留该元素，最后输出一个序列

#-*- coding:utf-8-*-
def f(n):
return n%2==1
l=filter(f,[1,2,3,4,5,6])
print l

sorted排序函数，内置的sorted可以自动的对序列进行排序。也可以我们自己定义一个函数来进行排序

#-*- coding:utf-8-*-
def f(x,y):
u1=x.upper()
u2=y.upper()
if u1<u2:
return -1
if u2>u1:
return 1
return 0
l=sorted(['bob','abort','zoo','Credit'],f)
print l

Note:参数的顺序很重要，调换顺序就不行了。
5）函数作为返回值
这种函数其实就称之为“闭包函数”。

每次循环都创建一个新函数

#-*- coding:utf-8-*-
def count():
fs=[]
for i in range(1,4):
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs.append(f(i))
return fs
f1,f2,f3=count()

当f1的时候，它创建了一个新函数，然后返回出来
返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了

f()

才执行
当f2的时候，它又创建了一个新函数，与之前的f1有不同的内存空间，所以fs[]是一个新的空的[]

>>> f1
<function g at 0x02A37B30>
>>> f2
<function g at 0x02A37AF0>
>>> f3
<function g at 0x02A37B70>

6）匿名函数
使用关键字：lambda

lambda x: x*x

x 参数
：表达式
7) 装饰器
想到了junit，有点类似。可以实现多层嵌套。

#-*- coding:utf-8-*-
def log(func):
def wrapper(*args,**kw):
print "You can do sothing in here."
return func(*args,**kw)
return wrapper

@log
def f(*args):
return args[0]+args[1]

复习：*args属于可变参数，接收的是一个tuple，**kw接收的是一个dict，有key and value
以上代码相当于执行了

now = log(now)

此时 now--->wrapper：now.__name__='wrapper'
所以

@functools.wraps(func)

把函数的名字给改回来

#-*- coding:utf-8-*-
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
print "You can do sothing in here."
return func(*args,**kw)
return wrapper
@log
def f(*args):
return args[0]+args[1]
print f.__name__

@functools.wraps(func) 要放在声明了func后面。

8）偏函数

functools.partial

的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
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