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

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。

通过对比可以看出，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是：

def f(x):
    return x * x

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。

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。

变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，一个函数可以接收另一个函数作为参数，能接收函数作为参数的函数就是高阶函数

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）。

reduce()函数reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list

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。

千万不要在实例上修改类属性，它实际上并没有修改类属性，而是给实例绑定了一个实例属性。

class Person(object):

    def __init__(self, name, gender, **kw):

        self.name = name

        self.gender = gender

        for k, v in kw.iteritems():

            setattr(self, k, v)

p = Person('Bob', 'Male', age=18, course='Python')

print p.age

print p.course

performace

import time
def performance(f):
    def fn(*args, **kw):
        t1 = time.time()
        r = f(*args, **kw)
        t2 = time.time()
        print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1))
        return r
    return fn
@performance
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

闭包

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f(j):
            def g():
                return j*j
            return g
        r = f(i)
        fs.append(r)
    return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()

函数返回

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()

def format_name(s):
    return s[0].upper() + s[1:].lower()
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])

mark!

def __init__(self,num):

        fib=[0,1]

        for i in range(10):

            fib.append(reduce(lambda x,y: x+y,fib[i:i+2]))

        self.num = fib[:-2]

    def __str__(self):

        return str(self.num)

    def __len__(self):

        return len(self.num)

不是很懂啊