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。

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。

def performance(unit):#创建带参数的decorator,其中unit为参数的形参    def perf_decorator(f):#定义装饰器函数         @functools.wraps(f)#将原函数f的所有属性复制到新函数wrapper              def wrapper(*args, **kw):#定义装饰函数             t1 = time.time()#记录函数开始时间                      r = f(*args, **kw)#运行函数f                         t2 = time.time()#记录函数结束时间                         t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)#计算函数f的运行时间                         print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit)#打印函数f的名称，运行时间以及所带参数的实参                         return r#调用原函数f         return wrapper#返回装饰函数    return perf_decorator#返回装饰器函数

        def f(j):

            def g():

                return j*j

            return g

上面这段代码是定义了一个返回内部函数的高阶函数f()

        r= f(i)

        fs.append(r)

    return fs

上面三句是在最外面的函数里调用三次内部函数f()并返回，即返回三个内部函数f()

通过添加了一层高阶函数f()达到不用调用外部函数局部变量的目的

python内置函数

【计算】

math.sum() :求和

abs:其绝对值

math.sqrt():开方

reduce（function,iterable -- 可迭代对象

）就是一个迭代的函数，将对象中的前两个进行function计算，其结果再与第三个进行function计算。

list.append()：在list里面添加值，返回一个新的list。

add() :用于给集合添加元素，如果添加的元素在集合中已存在，则不执行任何操作。

【文本】

str.upper/lower() :全部字母大写/小写

str.capitalize():首字母大写

str.strip():删除掉文本中的rm, 当rm为空是就是删除空格。

sorted() :对list中的值进行排序的函数

python的高阶函数：

map(function,list) :返回值为：function作用在一个list并得到一个新的list

reduce(function,list,num3) :function是有两个参数的函数；返回值为：list反复调用function函数；num3是初始值。

fliter(function,list) :function是一个判断作用，返回true和false，fliter根绝判断自动过滤掉不符合提哦条件的元素，返回符合条件的一个新list。

sorted() :接受一个比较函数（自定义函数）（可以决定升序降序），返回一个排序。

lambda x,y:  :这是一个匿名函数，x,y是参数，不用写return匿名函数可以简化代码。

decorator() :接受一个函数返回一个函数。

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

python装饰器函数

x1调用一个函数y而且返回另一个新的函数x2，这样x2就覆盖了x1，所以装饰器（@语法）可以简化这种代码。

@log ：

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

@performance :

【这块我不懂啊！！！】

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

1. Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数

2. 返回函数可以把一些计算延迟执行
   

1. Python内置的 sorted()函数可对list进行排序

2. 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。

3. 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：
   

>>> def add(x, y):

        return x + y

>>> def log(f):

        def fn(*args, **kw):

            print 'call ' + f.__name__ + '()...'

            return f(*args, **kw)

        return fn

>>> log(add)

<function fn at 0x03162BB0>

>>> x=log(add)

>>> x(5,9)

call add()...

14

>>> 

1. 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。

2. 利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：

3. def is_not_empty(s):
       return s and len(s.strip()) > 0
   filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

4. 结果：['test', 'str', 'END']

5. 注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。

6. 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下：

7. a = '     123'
   a.strip()

8. 结果： '123'

9. a='\t\t123\r\n'
   a.strip()

10. 结果：'123'

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。 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。 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。

1. educe()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。

2. reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值
   

*args: 任意数量参数，传递的是一个list **kw: 任意数量k-v值，传递的是一个dict

解释器内部会将**kw拆分成对应的dict. setattr()方法接受3个参数：setattr(对象，属性，属性的值) setattr(self,k,v)相当于self.k = v kw.iteritems()历遍字典kw的所有key和value，分别匹配k，v

Python lower() 方法转换字符串中所有大写字符为小写。

Python upper() 方法将字符串中的小写字母转为大写字母。