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匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是： def f(x): return x * x 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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闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量查看全部
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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）查看全部
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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。 def f(j): def g(): return j*j return g 它可以正确地返回一个闭包g，g所引用的变量j不是循环变量，因此将正常执行。 在count函数的循环内部，如果借助f函数，就可以避免引用循环变量i。查看全部
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Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！ 返回函数可以把一些计算延迟执行。例如，如果定义一个普通的求和函数： def calc_sum(lst): return sum(lst) 调用calc_sum()函数时，将立刻计算并得到结果。 但是，如果返回一个函数，就可以“延迟计算”： def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum 调用calc_sum()并没有计算出结果，而是返回函数。 对返回的函数进行调用时，才计算出结果: f() 由于可以返回函数，我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。查看全部
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Python内置的 sorted(L)函数可对list进行排序。 但 sorted(L，f)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。查看全部
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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。 def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 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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for k,v in kw.iteritems(): 切记for后面要加: 函数里一定要通过操作符...来引用上面传入的变量，或者调取实例的属性。查看全部
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reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。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，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。 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。 upper() lower() 如果当前字符非大写或小写，则转换，否则不转换。查看全部
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函数式: functional 一种编程范式。 函数式编程的特点: 1.把计算视为函数而非指令 2.春函数式编程:不需要变量，没有变量，测试简单 3.支持高阶函数，代码简洁 Python支持的函数式编程: 1.不是纯函数式编程：允许有变量 2.支持高阶函数：函数也可以作为变量传入 3.支持闭包：有了闭包 就能返回函数 4.有限度的支持匿名函数查看全部
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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。查看全部
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reduce传入的f必须要有两个参数 reduce可以接三个参数查看全部
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Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！ 例如，定义一个函数 f()，我们让它返回一个函数 g，可以这样写： def f(): print 'call f()...' # 定义函数g: def g(): print 'call g()...' # 返回函数g: return g 仔细观察上面的函数定义，我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象，函数名 g 就是指向函数 g 的变量，所以，最外层函数 f 可以返回变量 g，也就是函数 g 本身。 调用函数 f，我们会得到 f 返回的一个函数： >>> x = f() # 调用f() call f()... >>> x # 变量x是f()返回的函数： <function g at 0x1037bf320> >>> x() # x指向函数，因此可以调用 call g()... # 调用x()就是执行g()函数定义的代码 请注意区分返回函数和返回值： def myabs(): return abs # 返回函数 def myabs2(x): return abs(x) # 返回函数调用的结果，返回值是一个数值 返回函数可以把一些计算延迟执行。 匿名函数： def calc_prod(lst): def cheng(): return reduce(lambda x,y:x*y,lst) return cheng f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print f()查看全部
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>>> x = f() # 调用f() call f()... >>> x # 变量x是f()返回的函数： <function g at 0x1037bf320> >>> x() # x指向函数，因此可以调用 call g()... # 调用x()就是执行g()函数定义的代码查看全部
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