import math

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

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

def format_name(Str):
    a = Str[0].upper() + Str[1:].lower()
    return a
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])

reduce函数

1：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（既从第一和第二个开始作为参数调用f,再将返回值和第三个元素作为参数调用f，依次类推）并返回最终结果值。

2：如果调用reduce函数时，传入了第三个参数，则这个参数就作为第一个参数、数列里的第一个元素作为第二个参数一起调用函数f，依次类推。这里要保证调用reduce函数时传入的第三个参数的数据类型应该和数列里的相同。

高阶函数

1：可以接收另一个函数作为参数的函数，叫做高阶函数

2：一个变量可以指向一个函数，就像它指向内存中的一个任意数据类型的值。

装饰器

1：装饰器的作用是在不改变原有函数的功能的前提下，给函数 增加新功能。

2：进行装饰的时候，新函数内部定义的新函数接收的参数个数和数据类型必须和原有函数相同。

模块：就是xxx.py文件

包：相当于文件夹，但须有_init_.py文件

kw.iteritems()这个好像是历遍字典kw的所有key和value，分别匹配的是k，v 

setattr 语法：

setattr(object, name, value)

参数

• object -- 对象。

• name -- 字符串，对象属性。

• value -- 属性值

class Person(object):

    def __init__(self,name,gender,birth,**kw):

        self.name = name

        self.gender = gender

        self.birth = birth

        for k, v in kw.iteritems():

            setattr(self,k,v)

xiaoming = Person('Xiao Ming', 'Male', '1990-1-1', job='Student')

print xiaoming.name

print xiaoming.job

def __init__(self,name,gender,birth,**kw):    #这里的**kw表示可以接受任意数量的关键字参数
       .............................
       for k , v in kw.iteritems():      #这里提取输入的参数，K,V分别是键值对的键和值，即key和value
           setattr(self,k,v)             #这里即是把k设为 self对象的属性，v就是k属性的值

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

class Person(object):
   def __init__(self, name):
       self.name = name

python中自定义排序函数

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：

>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

但 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。

因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：

def reversed_cmp(x, y):     if x > y:         return -1     if x < y:         return 1     return 0

这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp) [36, 21, 12, 9, 5]

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：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。

任务

对字符串排序时，有时候忽略大小写排序更符合习惯。请利用sorted()高阶函数，实现忽略大小写排序的算法。

输入：['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']
输出：['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

• 对于比较函数cmp_ignore_case(s1, s2)，要忽略大小写比较，就是先把两个字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。

  参考代码:

  def cmp_ignore_case(s1, s2):     u1 = s1.upper()     u2 = s2.upper()     if u1 < u2:         return -1     if u1 > u2:         return 1     return 0 print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)

python中filter()函数

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'
 

任务

请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数，即结果应该是：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

• filter() 接收的函数必须判断出一个数的平方根是否是整数，而 math.sqrt()返回结果是浮点数。

  参考代码:

  import math def is_sqr(x):     r = int(math.sqrt(x))     return r*r==x print filter(is_sqr, range(1, 101))

关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。