def cmp_ignore_case(s1, s2):
    s1 = s1.lower()
    s2 = s2.lower()
    if s1 == s2:
        return 0
    elif s1 > s2:
        return 1
    else:
        return -1


print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp=cmp_ignore_case)

任务

请编写一个@performance，它可以打印出函数调用的时间。

• ?不会了怎么办

• 计算函数调用的时间可以记录调用前后的当前时间戳，然后计算两个时间戳的差。

  参考代码:

  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)

class Fib(object):

    def __init__(self, num):
        a, b, L = 0, 1, []
        for n in range(num):
            L.append(a)
            a, b = b, a + b
        self.num = L

    def __str__(self):
        return str(self.num )
    __repr__=__str__
   
    def __len__(self):
        return len(self.num)

f = Fib(10)
print f
print len(f)

import mathdef is_sqr(x):    result = int(math.sqrt(x))    if result * result == x:        return TrueL = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]print filter(is_sqr, L)

由于Python是动态语言，所以，传递给函数 who_am_i(x)的参数 x 不一定是 Person 或 Person 的子类型。任何数据类型的实例都可以，只要它有一个whoAmI()的方法即可：

def who_am_i(x):
    print x.whoAmI()

python中编写无参数decorator

Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写f = decorate(f) 这样的代码。

考察一个@log的定义：

def log(f):     def fn(x):         print 'call ' + f.__name__ + '()...'         return f(x)     return fn

对于阶乘函数，@log工作得很好：

@log def factorial(n):     return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)

结果：

call factorial()... 3628800

但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错：

@log def add(x, y):     return x + y print add(1, 2)

结果：

Traceback (most recent call last):   File "test.py", line 15, in <module>     print add(1,2) TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given)

因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。

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。

装饰器：使用@语法

class Student(Person):
    def __init__(self, name, gender, score):        super(Student, self).__init__(name, gender)
        self.score = score

一定要用 super(Student, self).__init__(name, gender) 去初始化父类，否则，继承自 Person 的 Student 将没有 name 和 gender。

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）。

python中匿名函数

高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x² 时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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。

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，很多时候可以简化代码：

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

返回函数的时候，也可以返回匿名函数：

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

定要用 super(Student, self).__init__(name, gender) 去初始化父类，否则，继承自 Person 的 Student 将没有 name 和 gender

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）。

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。

任务

返回闭包不能引用循环变量，请改写count()函数，让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。

• ?不会了怎么办

• 考察下面的函数 f:

  def f(j):
      def g():
          return j*j
      return g

  它可以正确地返回一个闭包g，g所引用的变量j不是循环变量，因此将正常执行。

  在count函数的循环内部，如果借助f函数，就可以避免引用循环变量i。

  参考代码:

  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()

class Person(object):

    __count = 0
   
    @classmethod
    def how_many(cls):
        return cls.__count
   
    def __init__(self,name):
        Person.__count+=1
        self.name=name

外部无法直接访问Person.__count, 但是可以通过类方法how_many()来获取到__count的值。

这章先码着

python中闭包

在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问：

def g():     print 'g()...' def f():     print 'f()...'     return g

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。

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。