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map有映射的意思,可以简单理解成复制一个新的List reduce有归纳的意思,可以简单理解成最终得到一个结果查看全部
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functools.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。查看全部
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由于decorator返回的新函数函数名已经不是'f2'，而是@log内部定义的'wrapper'。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的__doc__等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中 Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务: import functools def log(f): @functools.wraps(f) def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return wrapper查看全部
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import time def performance(unit): def per_deco(f): def fn(*args,**kw): t1 = time.time() r = f(*args,**kw) t2 = time.time() print 'call %s() in %f%s' % (f.__name__,(t2-t1),unit) return r return fn return per_deco @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)查看全部
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带参数的log函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数查看全部
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Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。 使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。 但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错,因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。 要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用查看全部
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关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。查看全部
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def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(i): def g(): return i*i return g fs.append(f(i)) return fs f1, f2, f3 = count() print f1(), f2(), f3()查看全部
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在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问 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。 因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。查看全部
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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。 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：查看全部
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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。 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： 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', ' ')查看全部
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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。查看全部
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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。查看全部
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map()对 list中的每一个元素都执行F函数并且返回一个新的LIST Python为string对象提供了转换大小写的方法：upper() 和 lower()。还不止这些，Python还为我们提供了首字母大写，其余小写的capitalize()方法，以及所有单词首字母大写，其余小写的title()方法查看全部
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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']查看全部
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