map/reduce
-map的格式是map(f,[a,b,c])，就是把a,b,c依次的代入到f函式中直行，並且返回乙個list型別的結果。其目的是將函式的作用抽象化
- 返回的結果是乙個list，所以需要先y = list(map(f,))，然後再print(x)。
-reduce的作用是把乙個函式作用在乙個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函式必須接收兩個引數，reduce把結果繼續和序列的下乙個元素做累積計算，reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)。
-使用reduce的時候需要from functools import reduce
filter
- 也是接收兩個引數，其中乙個是函式，另乙個輸入是序列。但是不同於map的點在於，輸入函式的返回值要求是bool型的。比如，刪掉序列中的不是5的倍數的元素
# -*- coding:utf-8
defis_5
(x):
return x % 5 == 0
x = list(filter(is_5,[1,2,3,5,10,7,8,15,4,20]))
print(x)
lambda，還需要理解，尤其是如何將變數序列傳遞進去，因為
# -*- coding: utf-8 -*-
#判斷是否可除盡
defis_divisible
(n):
return
lambda x : x % n != 0
defjud
(x):
return list(filter(is_divisible(x[0]),x))
deffind_prime
(x):
l =
while( len(x) > 1 ):
x = jud(x)
return l
# 測試
sorted也是乙個高階函式，可以接收乙個key函式進行檢索，格式如下：sorted(list,key = func_name)，表示對list進行函式func_name的變換之後，再進行排序。甚至可以傳入多個函式
比如sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'], key=str.lower, reverse=true)，表示先將首字母小寫之後排序，並且是逆序
返回函式
就是定義在函式內部的函式，並且通過return返回該函式以及該函式的一些引申。但是，如果不加括號()，就可以不得到函式的運算值，加了括號()就可以獲得函式的值。
要注意的是：在函式中不要代入會改變的值，比如迴圈的值，因為只會得到最後的代入值結果。
匿名函式
lambda應該就是匿名函式。我們在傳入函式時，有些時候，不需要顯式地定義函式，直接傳入匿名函式更方便。
所以這樣就可以解釋前面提到的使用lambda的地方了？（還是不能解釋為什麼沒有傳遞，x就進入到裡面共呼叫了）
裝飾器
之前講過函式可以賦值給變數，那麼可以通過呼叫變數的__name__屬性來檢視函式的名字。（注意是兩個下劃線）
裝飾器：在函式定義之前放置@裝飾器的名稱，這樣在呼叫函式的時候，首先會執行裝飾器的內容，然後執行函式本身
不想看裝飾器的後面部分了
偏函式
就是在有的時候傳入的變數數目太多，而且有有一些固定的時候，可以使用偏函式建立新函式，固定住一些函式。比如int2 = functools.partial(int,base = 2)就是固定住傳進去的base，然後重新生成乙個函式。使用的時候需要import functools。
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