发现原来用pip安装时都要在cmd命令行里启动的，而在python中无法运行。退出python运行环境就再执行pip可以了。

输入exit()退出python运行环境

isinstance(object, classinfo)
其中，object 是变量，classinfo 是类型即 (tuple,dict,int,float,list,bool等) 和 class类。

若参数 object 是 classinfo 类的实例，或者 object 是 classinfo 类的子类的一个实例， 返回 True。
若 object 不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False。

from __future__ import division

导入（之后）未来版本中的division

使用from __future__ import unicode_literals将把Python 3.x的unicode规则带入Python 2.7中

利用try……except……语句，对模块进行动态导入，绕过错误ImportError.

利用import ... as ...，还可以动态导入不同名称的模块。

JSON（JavaScript Object Notation）：一种轻量级数据交换格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding

encoding：把一个Python对象编码转换成Json字符串
decoding：把Json格式字符串解码转换成Python对象

Python中的模块和包

1：Python中的一个.py文件就是一个模块

2：模块中的同名变量不冲突

3：包是存放模块的，不同包中同名模块不影响

4：引入模块  import 包名.模块名

5：调用模块中的方法  包名.模块名.函数名

区分包和普通目录，每层包下必须有一个_init_.py文件

def cmp_ignore_case(s1, s2):
    u1 = s1.lower()
    u2 = s2.lower()
    if u1 < u2:
        return -1
    if u1 > u2:
        return 1
    return 0

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

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。

functool.partial创建偏函数

functool.wraps复制原函数的相关属性

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)里面有四个参数想必你是知道的。里面的cmp原始值是None，但是你要排序的['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']里面有大小写，按照原来的cmp，他就会将大小写一起来排序，输出会是['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']，所以你要告诉他怎么个操作来排序，所以建立了一个函数lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper())...

对于decorator的使用的总结：

1. 作用：decorator，就跟它的名称一样：修饰，包装。简单说就是给原来的函数添加一些新功能。这种可以是批量级的处理，能减少我们的工作量。

2. 无参数的decorator：在里面封装一个函数即可；

   如def performance(): 内部定义一个，一个，一个函数就可以了

3. 有参数的decorator()：在里面封装两个函数！！

1. import time  

2. 
   

3. def performance(unit): #用来接收装饰函数的参数 unit

4.     def performance_decorator(f): #接收需要装饰的函数 f

5.         def wrapper(*args, **kw): #接收实际函数所需要的参数 (*args, **kw)

6.             t1 = time.time()  

7.             f(*args, **kw) #运行实际的函数 f

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。

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。

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。

由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

from _functools import reduce

在Python 3里，reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在fucntools模块里

用的话要 先引入
from functools import reduce

reduce 是python自带的一个函数 作用是将lst 从第1个开始 使用f函数进行连续操作    在这里就是指乘法操作 即如果lst = [1,2,3,4] 那么就是 计算 2 * 3 然后结果再乘以 4 。即 2 * 3 * 4

import math

def is_sqr(x):
    i = int(math.sqrt(x))
    if (i*i)==x:
        return x

print filter(is_sqr, range(1, 101))

sqrt开平方根函数返回的是float，使用int()函数将值转换成整型后，乘积等于传入的值，则为整数