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）。

实例的方法就是在类中定义的函数，它的第一个参数永远是 self，指向调用该方法的实例本身，其他参数和一个普通函数是完全一样的

访问 p1.address 时，优先查找实例属性，返回'China'。

访问 p2.address 时，p2没有实例属性address，但是有类属性address，因此返回'Earth'。

可见，当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高，它将屏蔽掉对类属性的访问。

任务

请给 Person 类添加一个类属性 count，每创建一个实例，count 属性就加 1，这样就可以统计出一共创建了多少个 Person 的实例。

• ?不会了怎么办

• 由于创建实例必定会调用__init__()方法，所以在这里修改类属性 count 很合适。

  参考代码:

  class Person(object):
      count = 0
      def __init__(self, name):
          Person.count = Person.count + 1
          self.name = name
  p1 = Person('Bob')
  print Person.count# => 1p2 = Person('Alice')
  print Person.count# => 2p3 = Person('Tim')
  print Person.count# => 3

Python对属性权限的控制是通过属性名来实现的，如果一个属性由双下划线开头(__)，该属性就无法被外部访问。看例子：

class Person(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self._title = 'Mr'
        self.__job = 'Student'
p = Person('Bob')
print p.name
# => Bob
print p._title
# => Mr
print p.__job
# => Error
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Person' object has no attribute '__job'

可见，只有以双下划线开头的"__job"不能直接被外部访问。

但是，如果一个属性以"__xxx__"的形式定义，那它又可以被外部访问了，以"__xxx__"定义的属性在Python的类中被称为特殊属性，有很多预定义的特殊属性可以使用，通常我们不要把普通属性用"__xxx__"定义。

以单下划线开头的属性"_xxx"虽然也可以被外部访问，但是，按照习惯，他们不应该被外部访问。

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。

由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

str()返回的就是字符串本身，而repr()虽然返回的也是字符串，但它是一个标准字符串

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

所以，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。

@functools.wraps应该作用在返回的新函数上。

Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务：

import functools
def log(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call...'
        return f(*args, **kw)
    return wrapper

最后需要指出，由于我们把原函数签名改成了(*args, **kw)，因此，无法获得原函数的原始参数信息。即便我们采用固定参数来装饰只有一个参数的函数：

def log(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(x):
        print 'call...'
        return f(x)
    return wrapper

也可能改变原函数的参数名，因为新函数的参数名始终是 'x'，原函数定义的参数名不一定叫 'x'。

__len__定义。

def __len__(self):
        return len(self.numbers)

这个函数，cmp（x, y）

如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。

return cmp（self，s）

按分数排序，分数高的在前。

也就包含上述的过程。

>>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y))
[9, 5, 3, 1, 0]

>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x 
>>> myabs(-1)
1
>>> myabs(1)
1

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

def count():

    fs = []

    def f(j):

        def g():

            return j * j

        return g

    for i in range(1, 4):

        fs.append(f(i))

    return fs

f1, f2, f3 = count()

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

def calc_prod(lst):

    def fn():

        return reduce(lambda x, y : x * y, lst)

    return fn

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

print f()