return 函数的时候不能加括号

def a():

    xxx

return a 是对的  return a()  是错误的

sorted() 是高阶函数，接受一个比较函数。

L2 = sorted(L1, lambda p1, p2: cmp(p1.name, p2.name))

upper()字符串中字母由小写变为大写

lower()字符串中字母由大写变为小写

capitalize()字符串中字母首字母大写其余小写

title()字符串中字母每个单词的首字母大写其余小写

def prod(x, y):    return x*yprint reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])

所有实例都可以访问到它所属的类的属性

# -*- coding: utf-8 -*-

def count():                    #第一步

    lst = []                      #第二步

    for wy in range(1, 5):

                    #第三步        第九步

        def xjw_3(x):

                            #第五步           第十一步

            def xjw_4():

                return x * x

                             #第六步           第十二步

            return xjw_4

                      #第四步          第十步

        r = xjw_3(wy)                      #第七步

        lst.append(r)                   #第八步           第十三步

    return lst

f1, f2, f3,f4 = count()

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

**kw: 任意数量key-value值，传递的是一个dict

有几种思路，一个数字对1取模，如果余0就是整数；

或者让结果和结果的int比较，如果不同 那肯定不是整数；

其实高阶函数就是把一个方法当做参数传入使用；

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

这里capitalize() 方法可以直接将内容转换成首字母大写，其余小写；

使用s[0].upper()+s[1:].lower() 则是用了之前学习的方法，把每一个参数当做一个数组进行拆解转换。学以致用；

1. 导入模块：import 模块名

   导入模块中的部分函数：from 模块名 import 函数1,函数2

   通过模块名引用函数：模块名.函数名,同时可以避免冲突

   若导入部分函数时函数名发生冲突，可以使用“别名”：from 模块名 import 函数名 as 别名

2. 动态导入模块：try-except

3. 安装第三方模块：在cmd窗口中输入：pip install xxx.py

 isdir()   目录

 isfile()  文件

偏函数：减少函数的参数个数

原理：如将字符串看成二进制数转化为十进制--->int(x,2),为了减少参数可以进行函数的定义：

def int2(x):

     return int(x,2)

创建偏函数：functools.partial(函数名，要省略的参数)，实际上是给参数指定默认值

1. 装饰器@decorator，在避免修改原函数代码的基础上，动态增加函数功能

   原理：

   def f1(x):
   

       return x*x

   def new_f(f):

       def fx(x):

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

           return f(x)

       return fx

   f1=new_f(f1)

   print(f1(3))

   调用：python内置的@语法

   @new_f

   def f1(x):

       return x*x

   <---------->f1=new_f(f1)

   作用：

   简化代码，避免每个函数都写重复性代码

   打印日志：@log

   检测性能：@performance

   数据库事务：@transaction

   URL路由：@post('/register')

2. 编写无参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。但是对于参数个数不同的函数，decorator将会报错

   错误示例：

   def new_f(f):
   

       def fx(x):

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

           return f(x)

       return fx

   @new_f

   def f1(x,y):

       return x+y

   print(f1(3,4))#报错

   要decorator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

   正确示例：

   def new_f(f):

       def fx(*args,**kw):

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

           return f(*args,**kw)

       return fx

   @new_f

   def f1(x,y):

       return x+y

   print(f1(3,4))#7

   正确示例2：

   #打印出函数调用的时间
   

   import time

   from functools import reduce

   def performance(f):

       def logTime(*args,**kw):

           t1=time.time()

           r=f(*args,**kw)

           t2=time.time()

           print(f.__name__+'\'time is',(t2-t1))

           return r

       return logTime

   @performance

   def sum(l):

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

   print(sum(range(1,10000)))

3. 编写带参decorator：在3层嵌套的decorator定义中，最内层的wrapper引用了最外层的参数prefix

   示例：

   #打印出函数调用的时间+前缀

   import time

   from functools import reduce

   def performance(unit):

       def log(f):

           def logTime(*args,**kw):

               t1=time.time()

               r=f(*args,**kw)

               t2=time.time()

               print('[%s] the time of calling %s is %s'% (unit,f.__name__,(t2-t1)))

               return r

           return logTime

       return log

   @performance('ms')

   def factorial(n):

       return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

   print(factorial(10))

4. 改善decorator：因为decorator会改变原函数的一些属性如__name__、__doc__等，故应该使用functools中的wraps()函数来使新函数与原函数属性一致，但是原函数参数信息依然无法从新函数那里得到

   示例：

   在新函数上加上  @functools.wraps(f)，即可确保属性一致

def count():

fs=[]

for i in range(1,4):

def f():

return i * i

fs.append(f)

return fs

f1,f2,f3 = count()

函数被调用时，i *i 没有被计算，但是 for  in的循环走到了3

super(Student,self).__init__()等同于：

Person.__init__(self)

都是初始化父类