@new_fn                def f1(x):

def f1(x):                      return x*2

    return x*2  等于  f1=new_fn(f1)

要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：

def log(f):
    def fn(*args, **kw):
        print 'call ' + f.__name__ + '()...'
        return f(*args, **kw)
    return fn

现在，对于任意函数，@log 都能正常工作

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

sorted()是一个高阶函数, 可以直接用来排序。

实现倒序排序，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

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

按照python3的习惯，写作class Person:即不加(obejct)

再写super(Teacher, self).__init__(name, gender)的时候，会被提示错误：

Traceback (most recent call last):
  File "index.py", line 12, in
    t = Teacher('Alice', 'Female', 'English')
  File "index.py", line 9, in __init__
    super(Teacher, self).__init__(name, gender)
TypeError: super() argument 1 must be type, not classobj

打印日志：@log

检测性能：@performance

数据库事务：@transaction

url路由：@post('/register')

发现filter方法的两个参数只能是按照固定的顺序，第一个为函数，第二个为list

 qq_染上空白_04172504

这两种写法有什么区别

key=lambda x:x.name

lambda p1,p2:cmp(p1.name,p2.name)

这两种写法有什么区别，为什么第一种写法返回的是字符串，sorted不是返回值要是1、-1的吗

2018-08-10源自：python进阶 4-3427 浏览1 回答

最佳回答

2018-08-10

sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])

sorted 这个函数接受这3个关键词，key表示排序的元素，比如一个人的信息，可以从名字排序，可以从年龄排序，这就是排序元素，所以设置key的话，返回字符串就行了。

返回值1，-1是详细的对比规则，写在cmp里面。一般是大于为1，小于为-1，等于为0。

reverse 是排序规则，正序为true，逆序为false。

for k ,v in kw.items():

            setattr(self, k ,v)

关键字参数在函数内部组成一个dict,拥有Key-value，这段代码对实例过程中，job为key，student为value

注意区分返回函数和返回值

调用calc_sum()函数时，将立刻计算并得到结果

2018-07-17源自：python进阶 2-14719 浏览3 回答

最佳回答

2018-07-18

 qq_天涯_81 

+2积分什么是积分？

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qq_Burstsky_0 (提问者)

非常感谢！

#12018-07-18 回复 举报

qq_Burstsky_0 (提问者)

能麻烦再解释下为什么要定义3层函数吗

#22018-07-19 回复 举报

qq_天涯_81 回复 qq_Burstsky_0：

因为要打印自定义的字符串呀，每层函数的参数都是不同的，第一层函数的参数是传入要打印的字符串，第二层函数的参数是原函数，第三层函数的参数是原函数的参数；定义两层的话，应该就只能打印固定的字符串了（函数名除外）

filter是个内置的比较好用的过滤函数，输入一个flag和一个list,利用flag来筛选list

r = f(*args, **kw)

放中间，是为了在此操作前后记录时间戳，

最赞回答 / Awful_Leo

结合之前学过的闭包的内容，闭包实际上就是指两层函数，一层包着一层，外面那层传参数给里面那层用，这样做的意义是，要想用里层的函数，只能通过外层，不能直接使用，也就起到了保护的作用。装饰器在闭包的基础上，增加了实际的意义，比如用外层的函数辅助输出一些内容，像print一些日志出来，或者计算内部函数调用的时间，说到底是为内层函数服务的。而且装饰器不是为某一个函数服务的，而是为所有函数服务的，是一个通用的东西。里层的函数该怎么运行怎么运行，装饰器只是协助实现了某些辅助的功能，这也会它为什么叫装饰器，

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()

print f1(), f2(), f3()

def count1():

    fs = []

    for i in range(1, 4):

        def f(j):

            return j*j

        fs.append(f(i))

    return fs

f1, f2, f3 = count1()

print f1, f2, f3

将 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

但是，考察上一小节定义的 calc_sum 函数：

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。举例如下：

# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9（请自己动手验证）。

原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：

>>> f1()
9     # 因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3

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。