1、map/reduce函式
map（函式，iterable）：把傳入的函式依次作用在序列的每個元素上，並將結果作為乙個新的iterable返回。
例子：使用者輸入的英文名字，首字母大寫，其他小寫
# -*- coding: utf-8 -*-
def normalize(name):
return name[0].upper()+name[1:].lower()
l1 = ['adam', 'lisa', 'bart']
l2 = list(map(normalize, l1))
print(l2)
例子：編寫乙個prod()函式，可以接受乙個list並利用reduce()求積
# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce
def prod(l):
return reduce(lambda x,y:x*y,l)
filter（函式，序列）：用於過濾序列，返回的結果是序列中滿足函式的元素。
注意：filter()函式返回的是乙個iterator，也就是乙個惰性序列，所以要強迫filter()完成計算結果，需要用list()函式獲得所有結果並返回list。
3、sorted函式
排序函式
對數字：sorted（list）：對list中的數字公升序排
自定義的排序：sorted（list，key=函式），key指定的函式將作用於list的每乙個元素上，並根據key函式返回的結果進行排序
注意！！：key指定的函式不是作用於list，而是list裡的每個元素
降序排序：sorted（list，key=函式，reverse=ture）
函式作為返回值，呼叫時，並不是立馬執行。
如：
def 函式名（）：呼叫時，f=函式名（），此時，相當於f為 函式名2的函式，需要再呼叫一下 f()def 函式名1（）：
...return value
return 函式名1
注意：每次呼叫都是乙個新的函式，即使傳入相同的引數，也不同。
閉包：相關引數和變數都儲存在返回函式中的程式結構
返回閉包時牢記一點：返回函式不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數。因為並不是立刻執行，等到函式都返回時，其引用的變數變為最後乙個值。
注意全域性變數和區域性變數
在閉包中，引用外部變數，報錯：unboundlocaerror
解決辦法：1、為變數申明全域性變數 global
2、python中關鍵字：nonlocal（指向之前在最近的包含作用域中繫結的除全域性變數以外的變數）
3、將變數改為乙個可變的列表。
lambda 引數1，引數2 ：表示式
限制：只能有乙個表示式
好處：1、沒有名字，不擔心函式名衝突
2、可以將匿名函式賦值給乙個變數，再利用變數來呼叫該函式
3、作為返回值返回
定義：在**執行期間動態增加功能的方式
decorator本質上就是乙個返回函式的高階函式。例：定義乙個能列印日誌的decorator
def log(func):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
@log呼叫now（）函式：def now():
print('2015-3-25')
>>> now()當函式的引數個數太多，需要簡化時，使用functools.partial可以傳建乙個新函式，這個新函式可以固定住原函式的部分引數，從而在呼叫時更簡單。call now():
2015-3-25
例：固定了int()函式的關鍵字引數base。使預設按二進位制轉換。
int2 = functools.partial(int, base=2)建立偏函式時，實際可以接受：函式物件、*args和**kw三個引數。
當傳入*args時，如： 會把10作為*args的一部分自動加到左邊
max2 = functools.partial(max, 10)
python學習（四） 函式式程式設計
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