python 把函数作为参数
如果传入abs 作为参数
def add(x,y,y):
return f(x) + f(y)
add(-5,9,abs)
根据函数的定义，函数执行的代码实际上是。
abs(-5) + abs(9)
python 中map() 函数
map() 是 python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和 一个list,并且把 f 一次作用在
list的每一个元素上，得到一个新的list 并返回。
我们需要传入函数f(x) = x*x,就可以利用map() 完成计算
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。
python reduce() 函数
reduce() 函数也是Python 内置的一个高阶函数，reduce() 函数接受的参数和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 必须接受两个参数，
reduce() 对list 的每个元素反复调用函数 f, 比返回最终结果值。
def f(x,y):
return x+y
reduce(f,[1,3,5,7,9]) 时， reduce 函数做如下计算
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。
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。
python 中filter() 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
由符合元条件元素组成的一组的新的list
要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，
要编写一个判断奇数的函数：
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
然后利用filter() 过滤掉偶数：
filter(is_odd,[1,4,6,7,12,17])
结果：[1,7,9,17]
python中自定义排序函数
sorted() 函数可对list 进行招聘
sorted([36,5,12,9,21])
[5,9,12,21,36]
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。
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
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
sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
python 中返回函数
函数不但可以返回int,str,list,dict 等函数类型，还可以返回函数。
定义一个函数f(), 我们让它返回一个函数g
def f():
print 'call f()....'
def g():
print 'call g()....'
return g
请注意区分返回函数和返回值：
def myabs(): return abs # 返回函数 def myabs2(x): return abs(x) # 返回函数调用的结果，返回值是一个数值
如果返回一个函数，就可以“延迟计算”：
def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum
# 调用calc_sum()并没有计算出结果，而是返回函数:
f = calc_sum([1, 2, 3, 4])
f()
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python 中闭包
在函数内部定义的一个函数和外部函数是一样的，只是他们无法被外部访问
g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g：
def f():
print 'f()...'
def g():
print 'g()...'
return g
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
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）。
python 中匿名函数
python中，对匿名函数提供了有限支持，还可以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：
map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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：
sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y))
[9, 5, 3, 1, 0]
python 装饰器
python 内置的@ 语法就是为了简化装饰器调用
装饰器的作用
可以极大的简化代码，避免每个函数编写重复性代码
打印日志 ： @log
检测性能： @performance
数据库事务： @transaction
URL 路由： @post('/register')
python 中编写无参数decorator
python 的decorator 本质上是一个高阶函数，她接收一个函数作为
参数，然后返回一个新的函数。
@log def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)
结果：call factorial()... 3628800
但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错：
python 中完善decorator
@decorator 可以实现函数功能 的增加，但是，经过@decorator
改造后的函数，和原函数相比，除了功能多一点，没有其他的不同的。
