返回函数时不计算，调用时才计算，等调用的时候i已经被3覆盖了。

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：

>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])

[5, 9, 12, 21, 36]

但 sorted()也是一个高阶函数，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。

因此，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

这样，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]

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。

上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。

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]

什么是高阶函数

Python的网络服务器有TCPServer、UDPServer、UnixStreamServer、UnixDatagramServer，而服务器运行模式有 多进程ForkingMixin 和 多线程ThreadingMixin两种

可以使用 isinstance 判断类型

>>> isinstance(p, Person)
True    # p是Person类型
>>> isinstance(p, Student)
False   # p不是Student类型
>>> isinstance(p, Teacher)
False   # p不是Teacher类型

函数super(Student, self)将返回当前类继承的父类，即 Person ，然后调用__init__()方法，注意self参数已在super()中传入，在__init__()中将隐式传递，不需要写出（也不能写）。

为什么第九行 我打印这个fs 为什么都是空呢？

什么是装饰器？

问题：

定义了一个函数

想在运动时动态增加功能，又不想改动函数本身的代码

举个例子：假设为一个函数打印一个log功能，

方法1：正常情况下可以在函数内部增加一个 print 语句

形如：

def f1(x) :

    print 'Call f1()'

    return x * x

这样做我们就需要修改代码，那么我们可以使用更简

单的方法（使用高阶函数）。

方法2：高阶函数

高阶函数支持接收一个函数作为参数，也可以返回一个函数。

通过定义一个高阶函数，来实现这个装饰器函数

形如：

def f1(x):

    return x*2

def new_fn(f):

    def fn(x):

        print 'call'+f.__name__+'()'

        return f(x)

    return fn

调用方法：

# 给 new_fn()函数传入 f1 函数，得到一个g1 新的函数，

g1 = new_fn(f1)

# 然后对g1传入参数，这样既可以打印日志，又得到了原函数的返回值

print g1(5)

第二种调用方法

直接把f1函数调用装饰器的结果在赋值给f1本身，因为函数名本身

也是变量，因此就彻底隐藏了f1原始函数的定义了。这个时候，我

们利用f1就只能拿到装饰以后的函数了。

f1 = new_fn(f1)

print f1(5)

Python内置的@语法，就是为了简化装时期的调用

形如：

@new_fn

def f1(x):

    return x * 2

他的语句相当于：

#定义一个新函数

def f1(x):

    return x * 2

'''然后通过new_fn这个高阶函数,返回了一个

新的函数，并且这个新函数有赋给了f1，原有

的f1就被彻底的隐藏起来了'''

f1 = new_fn(f1)

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

要定义关键字参数，使用 **kw；

除了可以直接使用self.name = 'xxx'设置一个属性外，还可以通过 setattr(self, 'name', 'xxx') 设置属性。

在定义 Person 类时，可以为Person类添加一个特殊的__init__()方法，当创建实例时，__init__()方法被自动调用，我们就能在此为每个实例都统一加上属性

__init__() 方法的第一个参数必须是 self（也可以用别的名字，但建议使用习惯用法），后续参数则可以自由指定，和定义函数没有任何区别。

注意！！self参数!!!!

a,b = b,a+b  //同时赋值 a =2, b=3 >>>a=3,b=2+3=5

x=b             //不同时赋值 a=2,b=3>>>a=3,b=3+3=6

b=a+b

a=x

什么时候函数后面要加括号（）

定义函数以及调用函数的时候