1.函数式编程
特点：
- 把计算视为函数而非指令
- 纯函数式编程：不需要变量，测试简单
- 支持高阶函数，代码简洁
Python 支持的函数式编程：
不是纯函数式编程：允许有变量
支持高阶函数：函数可以作为变量传入
支持闭包：有了闭包就能返回函数
有限度的支持匿名函数
高阶函数
变量可以指向函数，函数名其实就是指向函数的变量。而高阶函数就是可以把函数做参数的函数。
例子：abs（）作用是求绝对值
def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
print(add(1,2,abs)) #此处abs 作为变量是 abs 不是 abs（）练习：
利用 add（）函数计算根号 x+根号 y：
import math
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
print add(25, 9, math.sqrt)如果是模板的函数需要 math.sqrt调用。
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。
def f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
输出结果：
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
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。
练习：
假设用户输入的英文名字不规范，没有按照首字母大写，后续字母小写的规则，请利用map()函数，把一个list（包含若干不规范的英文名字）变成一个包含规范英文名字的list：
输入：['adam', 'LISA', 'barT']
输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']
def format_name(s):
return s[0].upper()+s[1:].lower()
#upper()作用是把字母变成大写
#lower()作用是把字母变成小写
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])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。
例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：
def f(x, y):
return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：
先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4； 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9； 再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16； 再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25； 由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125，因为第一轮计算是：
计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。
练习：
Python内置了求和函数sum()，但没有求积的函数，请利用recude()来求积：
输入：[2, 4, 5, 7, 12]
输出：2*4*5*7*12的结果
def prod(x, y):
return x*y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])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。
例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
然后，利用filter()过滤掉偶数：
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
结果：[1, 7, 9, 17]
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：
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']
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', ' ')，如下：
a = ' 123' a.strip()
结果： '123'
a='\t\t123\r\n' a.strip()
结果：'123'
练习：
请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数，即结果应该是：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
代码一（自己写的）：
import math
def is_sqr(x):
return math.sqrt(x)%1==0
print filter(is_sqr, range(1, 101))代码二（参考答案）：
import math
def is_sqr(x):
r = int(math.sqrt(x))
return r*r==x
print filter(is_sqr, range(1, 101))Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：
>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
但 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。
因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0
这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp) [36, 21, 12, 9, 5]
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：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。
练习：
对于比较函数cmp_ignore_case(s1, s2)，要忽略大小写比较，就是先把两个字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。
对字符串排序时，有时候忽略大小写排序更符合习惯。请利用sorted()高阶函数，实现忽略大小写排序的算法。
输入：['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']
输出：['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
def cmp_ignore_case(s1, s2):
if s1.upper()>s2.upper():
return 1
if s1.upper()<s2.upper():
return -1
return 0
print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)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。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：
>>> calc_sum([1, 2, 3, 4]) 10
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:
>>> f = calc_sum([1, 2, 3, 4]) >>> f <function lazy_sum at 0x1037bfaa0>
# 对返回的函数进行调用时，才计算出结果:
>>> f() 10
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。
练习：
请编写一个函数calc_prod(lst)，它接收一个list，返回一个函数，返回函数可以计算参数的乘积。
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
def f(x,y):
return x*y
return reduce(f,lst)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()python 中闭包
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：
def g():
print 'g()...'
def f():
print 'f()...'
return g
将 g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g：
def f():
print 'f()...'
def g():
print 'g()...'
return g
但是，考察上一小节定义的 calc_sum 函数：
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部，因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。
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。
例子：
返回闭包不能引用循环变量，请改写count()函数，让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(j):
def g():
return j*j
return g
r = f(i)
fs.append(r)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()python 中匿名函数：关键字lambda
高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x2 时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，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。
练习：
利用匿名函数简化以下代码：
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
#def is_not_empty(s):
# return s and len(s.strip()) > 0
#filter(lambada s:return s and len(s.strip())>0,['test',None,'','str',' ','END'])
print filter(lambda s:s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])