一、函数式编程
“函数式编程”同“面向对象编程”，“面向过程编程”一样是一种编程范式，它属于”结构化编程”的一种，主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。相比于面向对象，函数式编程的最大优点在于将计算机运算看做是数学中函数的计算，并且避免了状态以及变量的概念，关于函数式编程的更多知识还有待于学习，这里先埋个坑，以后再补。
二、闭包
简单来说，闭包是是引用了自由变量的函数，闭包包含自由（未绑定到特定对象）变量；这些变量不是在这个代码块内或者任何全局上下文中定义的，而是在定义代码块的环境中定义（局部变量）。例如以下例子：
def addX(x):
def addY(y):
return x+y
return addY在上述代码中，x就是自由变量，addY就是一个闭包，我们可以利用数学中的复合函数概念帮助我们理解闭包，即f(g(x)),给定一个参数x，先调用函数g(x)返回一个值，当做函数f的参数，最后再进行调用。
三、装饰器
Python中装饰器的作用对应于OOP中的装饰模式，他可以在不改变一个函数原有功能的基础上给函数动态的增加功能，这也是函数式编程的优势所在，可以在不修改原代码的基础上，利用最简单明了的方法给函数动态增加功能。关于装饰器的更详细说明可以参考廖雪峰Python教程接下来举一个例子帮助理解python装饰器。
def connect(function):
@functools.wraps(function)
def wrapper(obj,*args,**kwargs):
function(obj,args,kwargs)
print(" is connected")
return wrapper
@connect
def click(obj,*args,**kwargs):
print("{} is clicked".format(obj))
click("button") #button is clicked is connected
在上述代码中，我们利用python的语法糖@，在函数前加@connect相当于调用click = connect(click)
此时的click其实是返回的wrapper函数，于是我们可以在wrapper函数的定义中给函数做一些额外的工作增加其功能。此时的click其实是wrapper，当我们调用click._name_方法获取函数名时我们会发现结果为wrapper，为了防止有些用到函数签名的方法，我们引入@functools.wraps(function)修改函数名。
当我们的装饰器本身需要传入参数时，我们可以给connect函数再包装一层：
def connect_with(slot:str):
def connect(function):
@functools.wraps(function)
def wrapper(obj, *args, **kwargs):
function(obj, args, kwargs)
print("{} is connected".format(slot))
return wrapper
return connect
@connect_with("measure")
def click(obj,*args,**kwargs):
print("{} is clicked".format(obj))
click("button") #输出为button is clicked measure is connected这时，我们在函数前加@connect_with(slot),相当于执行了click = connect_with(“measure”)(click)
我们可以从外到里一步一步解析，connect_with(“measure”)返回connect函数,于是connect_with(“measure”)(click)相当于connect(click),connect(click)函数返回wrapper函数,于是调用click函数就相当于调用了wrapper函数，当我们去掉@functools.wraps(function)装饰器打印函数click的名字时我们就会发现他其实是wrapper函数。
Python支持面向对象，面向过程以及部分函数式编程，我们可以在程序中灵活运用，这样可以大大提高开发效率。刚看完这么一个强大的功能，现在就去用用看，不说了0.0