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Python 定义了__str__()和__repr__()两种方法，__str__()用于显示给用户，而__repr__()用于显示给开发人员

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0 采集收起来源：python中 __str__和__repr__
2018-08-27
扶摇三问
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
```
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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2018-08-27
扶摇三问

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。
所以对应的匿名函数也应该是一个判断，只能返回True or False

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2018-08-27
_哪里来的骆驼客

消去减少

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0 采集收起来源：python中reduce()函数
2018-08-27
_哪里来的骆驼客

通过转换函数，将一个list转换成另一个list

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0 采集收起来源：python中map()函数
2018-08-27
扶摇三问

list.sort()是列表中的方法，只能用于列表。
而sorted可以用于任何可迭代的对象。
list.sort()是在原序列上进行修改，不会产生新的序列。所以如果你不需要旧的序列，可以选择list.sort()。
sorted() 会返回一个新的序列。旧的对象依然存在。

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2018-08-27
_哪里来的骆驼客

求平方根math.sqrt
函数名本质是个变量
变量可作为函数的参数

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0 采集收起来源：python把函数作为参数
2018-08-27
沉默的抹茶吐司

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)

执行过程：
当i=1, 执行for循环，结果返回函数f的函数地址，存在列表fs中的第一个位置上。
当i=2, 由于fs列表中第一个元素所指的函数中的i是count函数的局部变量，i也指向了2；然后执行for循环，结果返回函数f的函数地址，存在列表fs中的第二个位置上。
当i=3, 同理，在fs列表第一个和第二个元素所指的函数中的i变量指向了3；然后执行for循环，结果返回函数f的函数地址，存在列表fs中的第三个位置上。
所以在调用f1()的时候,函数中的i是指向3的：
f1():
return 3*3
同理f2(), f3()结果都为9
闭包时牢记的一点就是：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。即包在里面的函数（本例为f()），不要引用外部函数(本例为count())的任何循环变量

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1 采集收起来源：python中闭包
2018-09-16
扶摇三问

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。

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0 采集收起来源：python中闭包
2018-08-26
扶摇三问 01:56
变量可以指向函数
函数名其实就是指向函数的变量
```
f = abs # f为指向函数abs的变量
f(-20) # 结果为20
```
高阶函数：能接收函数做参数的函数
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0 采集收起来源：python中高阶函数
2018-08-26
扶摇三问 00:30

函数function 与函数式functional（编程范式）

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0 采集收起来源：python中函数式编程简介
2018-08-26
qq_画雨_2

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

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2020-09-11
qq_画雨_2

默认参数一定要用不可变对象
要注意定义可变参数和关键字参数的语法：
*args是可变参数，args接收的是一个tuple；
**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：
可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2018-08-26
qq_画雨_2

终于弄明白了，装饰器简单的说就是一些函数都要加上相应的额外功能，但是又不想改变原有函数的代码，可以采用高阶函数来完成额外功能的添加。那么当高阶函数设置完成之后，任意函数都可以作为高阶函数后面的参数进行传递调用。只不过还需要在需要添加额外功能的函数前面加上“@高阶函数”。。

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2018-08-26
qq_画雨_2
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：这句话的意思其实就是一个装饰器，也就是说，decorator是一个装饰器,
```
2：f.__name__这句话的意思是返回f函数的函数名称
，在这里，f是一个形参，传入的是实参'f'函数
```
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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2018-08-26

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课程须知: 本课程是Python入门的后续课程 1、掌握Python编程的基础知识 2、掌握Python函数的编写 3、对面向对象编程有所了解更佳

老师告诉你能学到什么？: 1、什么是函数式编程 2、Python的函数式编程特点 3、Python的模块 4、Python面向对象编程 5、Python强大的定制类