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]

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：

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

结果：['test', 'str', 'END']

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

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

a = '     123'
a.strip()

结果： '123'

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

结果：'123'

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。

例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：

因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：

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]

注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。

利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。

map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。

由于Python的动态特性，json.load()并不一定要从一个File对象读取内容。任何对象，只要有read()方法，就称为File-like Object，都可以传给json.load()。

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。

s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')

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。

def count():

    fs = []

    for i in range(1, 4):

        def f(x):

            return x*x

        g=f(i)

        fs.append(g)

    return fs

f1, f2, f3 = count()

print f1, f2, f3

需要返回函数，嵌套函数

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。

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 calc_prod(lst):

    def prod_f(x,y):

        return x*y

    def prod():

        return reduce(prod_f,lst)

    return prod

f = calc_prod([1, 2, 3, 4])

print f()

函数内嵌套定义函数

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1. 所有函数都是可调用对象

2. 一个类实例也是一个可调用对象，只需要实现一个特殊方法__call__()
   

__slots__的目的是限制当前类所能拥有的属性，而且如果不需要添加任意动态的属性，使用__slots__()也能节省内存