def count():
   fs = []
   for i in range(1, 4):
       def f(m = i):
           return m * m
       fs.append(f)
   return fs

f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
方法：问题的产生是因为函数只在执行时才去获取外层参数i，若函数定义时可以获取到i，问题便可解决。而默认参数正好可以完成定义时获取i值且运行函数时无需参数输入的功能，所以在函数f()定义中改为f(m = i),函数f返回值改为m*m即可.

返回闭包不能引用循环变量，请改写count()函数，让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。

Python中_future_的使用

当Python新版本与旧版本不兼容时，该特性将会在旧版本中添加到_future_中，以便代码能够在旧的版本中实现新的特性

例如：

Python2中   /   表示整除     但是在Python3中   //才表示整除  /将得到带浮点数的结果

在Python2中用_future_ 方法可以用到Python3中的特性

from  _future_  import division

print 10/3

就可以得到浮点数的结果3.333333333.....

python 中的动态导入

如果导入的模块不存在，Python解析器就会报错 ImportError

可以用动态导入的方式解决这样的问题

用到  try 语句

 例如：两个不同的模块都提供了相同的功能，StringIO和cStringIO都提供了StringIO这个功能

而Python时动态语言，解释执行，因此Python代码的运行速度慢

可以通过利用c语言对函数重写，从而提高执行速度

StringIO是纯Python语言编写的，cStringIO部分是c语言编写的，所以后者的执行效率更高

利用ImportError错误，我们经常在Python中动态导入模块：

try:
   from cStringIO import StringIO
except ImportError:
   from StringIO import StringIO

分析：先尝试从cStringIO导入，如果失败（没有安装cStringIO）再从String去导入

try语句可以捕获错误 ，当指定的错误出现后，再执行except后的代码

内层函数引用了外层函数的变量，然后返回内层函数  称之为闭包  

首先 我们要清楚sorted函数的语法：

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)

iterable --  可迭代对象。

cmp -- 比较的函数，有两个参数，都是从可迭代对象中取出，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。

key -- 调用比较元素，只有一个参数取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

reverse -- 排序规则，reverse = True  降序 ， reverse = False 升序（默认）。

明白了每个参数的意义，我们知道要修改的是key，将比较的元素都变成统一大小写，那我们输入一个匿名函数：key=lambda x:x.upper()

Python之导入模块

可以通过导入模块，调用所导入模块的函数或模块中的变量

如果只需要导入模块中的部分函数而不是所有的函数，可以使用  from...import  导入

例如:导入函数math中的 pow sin log这三个函数

from math import pow,sin,log

通过from...import导入的函数可以直接调用，无需再加上模块名  ；调用时直接用   sin(  )

如何解决导入模块的函数与自身模块中函数同名的冲突问题呢？

可以通过给导入模块的函数进行重命名 “别名”

例如：函数math和logging两个模块中都有   log这个函数

使用时，按照下面的方法重命名

from math import log

from logging import log as logger    #logging模块的log在当前模块中就变成了logger

print log(10)

logger(10,'import from logger')    #调用的是logging中的log

所以这装饰器有啥用呢 越来越麻烦 看不出使用decorator意义何在

Python中的模块和包

一个模块就是一个.py文件   例如xx.py

不同模块中，两个同名的变量互不影响  

引用其他模块中的函数的方法：

用import关键字引入模块 引用模块中的方法时，使用    模块名.方法名    进行调用

例如：

#test2.py   自身的模块名称

import  test1    #引入模块

print test1.func1( )  #在其他模块中调用所引入模块中的函数func1( )

import functools

sorted_ignore_case = functools.partial(sorted,key=str.lower)

print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])

__init__() 方法的第一个参数必须是 self（也可以用别的名字，但建议使用习惯用法）<br> <br> *args是一般的普通参数， 实际传入的是一个元组，如（a，b）， **kwargs是关键字参数，用于传key=value这样的参数<br> <br> 解释器内部会将**kw拆分成对应的dict.<br> setattr()方法接受3个参数：setattr(对象，属性，属性的值)<br> setattr(self,k,v)相当于self.k = v<br> kw.iteritems()历遍字典kw的所有key和value，分别匹配k，v 遍历一个dict三种方法：（注意迭代dict都是没有顺序的） 1.for i in dict: #i迭代dict中的每一个key 2.for (i,v) in dict.items(): # (i,v)迭代dict.items()函数返回的长度为dict中key:value序对个数的list，这个list中每个元素又为一个二维list，元素皆为(key,value)； 3.for i,v in dict.iteritems(): #大体与2同，不过dict.iteritems()是一个迭代器，随着for 循环执行一次，读取一个（key,value)，更节省资源。

import time, functools

def performance(unit):

    def perf_decorator(f):

        @functools.wraps(f) #复制在这里

        def wrapper(*args, **kw):

            print  'call', f.__name__, '()in', time.time()

            return f(*args,**kw)

        return wrapper

    return perf_decorator

@performance('ms')

def factorial(n):

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

print factorial.__name__

import time

from functools import reduce

def performance(unit):

    def pertime(f):

        def wrapper(*args,**kw):

            #print  'call', f.__name__, '()in', time.time()

            print('call %s () %s' % (f.__name__ , time.time()))

            return f(*args,**kw)

        return wrapper

    return pertime

@performance('ms')

def factorial(n):

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

print(factorial(10))

Python中的偏函数

当一个函数有多个参数时，调用该函数时就需要提供多个参数，通过使用Python中的偏函数，可以减少参数的个数，从而简化调用的负担；

例如：int()函数 转整函数，可以接收一个字符串，将其转化成整数，返回结果

但int()函数还提供第二个额外的参数base参数 ，他的默认值为10 ，如果调用时不传入：默认按十进制转换，传入参数后就根据传入的参数N进行转换

unctools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

所以，functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了。

按照 Python 的编程习惯，类名以大写字母开头，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的。