继承只能继承所有非私有属性，即共有的都会被继承，私有的属性带"__"，不会被继承

即为,父类的公共属性必须继承,不然会抱错

upper()——所有字母大写   

lower()——所有字母小写

capitalize()——首字母大写，其他字母小写

title()——所有单词首字母大写，其他小写

def calc_sum(lst):
    def lazy_sum():
        return sum(lst)
    return lazy_sum
f= calc_sum([1,2,3,4])//返回lazy_sum这个函数本身，f此时指向了这个返回的函数
print f() 再次调用f所指向的函数时，才会输出结果，相当于第一次返回外层函数，再次调用返回外层函数里面包裹的内层函数

返回 r*r ==x 判断结果，如果r*r=x,则返回True,如果r*r!=x,则返回False

注意filter函数需要前面的函数返回的类型是true和false

python中的匿名函数

不需要显示的定义函数，直接传入匿名函数更方便。

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，

# -*- coding:utf-8 -*-

import  time

# strftime控制时间的输出格式

print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))

#2017-03-09 17:09:00

# gmtime返回的时间谓经过时区转换，为格林尼治时间

print time.gmtime(time.time())

#time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=9, tm_hour=9, tm_min=9, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=68, tm_isdst=0)

# 返回时间为当前时区

print time.localtime(time.time())

#time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=9, tm_hour=17, tm_min=9, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=68, tm_isdst=0)

print time.time()  # 返回1970年后经过的浮点秒数

#1489050540.81

# mktime将struct_time对象参数转为用秒数来表示的浮点数

t = (2009, 2, 17, 17, 3, 38, 1, 48, 0)

print time.mktime( t )

lambda函数有如下特性：

lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。

lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表argument_list的值，输出是根据表达式expression计算得到的值。

lambda函数一般功能简单：单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然，甚至不需要专门的名字来说明。

下面是一些lambda函数示例：

lambda x, y: x*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x*y

lambda:None；函数没有输入参数，输出是None

lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数，输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)

lambda **kwargs: 1；输入是任意键值对参数，输出是1

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。

https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/7305364.html

def calc_prod(lst):

    def lazy_prod():

        def f(x, y):

            return x * y

        return reduce(f,lst,1)

    return lazy_prod

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

print f()

import math
def is_sqr(x):
     return math.sqrt(x) % 1 == 0
print filter(is_sqr, range(1, 101))

upper()-->小写变大写

lower()-->大写变小写

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。

例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，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, 9, 12, 17])

结果：[1, 7, 9, 17]

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

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。

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]