廖雪峰Python教程学习笔记
1.函数式编程
可以参考文章：https://blog.csdn.net/u012759878/article/details/49007869
慕课网Python进阶课程笔记：http://blog.mtianyan.cn/post/1d8f9861.html
函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。
越低级的语言，越贴近计算机，抽象程度低，执行效率高，比如C语言；越高级的语言，越贴近计算，抽象程度高，执行效率低，比如Lisp语言。
上图中语言越往上越高级，抽象程度越高。越往上抽象就逐渐向数学接近。
函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。
函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！
函数式编程的特点:
- 把计算视为函数而非指令(这样不贴近计算机而是贴进计算)
- 纯函数式编程: 不需要变量，没有副作用，测试简单。(函数任意执行多少次结果确定)
- 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：函数也可以作为变量传入
- 支持闭包：有了闭包就能返回函数
- 有限度的支持匿名函数。
函数式编程：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/02/fp-tutorial.html
函数式编程：
- 最主要的特征是，函数是第一等公民。
- 强调将计算过程分解成可复用的函数，典型例子就是map方法和reduce方法组合而成 MapReduce 算法。
- 只有纯的、没有副作用的函数，才是合格的函数。
2.高阶函数
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
- 高阶函数：能接收函数做参数的函数（因为函数的参数可以接收变量，而变量可以指向函数，所以一个函数可以接收另一个函数作为参数。）
把函数本身赋值给变量：
>>> f = abs
>>> f
<built-in function abs>结论：函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数。
如果一个变量指向了一个函数，那么，可否通过该变量来调用这个函数？用代码验证一下：
>>> f = abs
>>> f(-10)
10成功！说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。
函数名也是变量：
那么函数名是什么呢？函数名其实就是指向函数的变量！对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个可以计算绝对值的函数！
如果把abs指向其他对象，会有什么情况发生？
>>> abs = 10
>>> abs(-10)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not callable把abs指向10后，就无法通过abs(-10)调用该函数了！因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10！
当然实际代码绝对不能这么写，这里是为了说明函数名abs也是变量，指向绝对值函数，当然也可以指向其他的。要恢复abs函数，请重启Python交互环境。
传入函数参数：
既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
一个最简单的高阶函数：
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)当我们调用add(-5, 6, abs)时，参数x，y和f分别接收-5，6和abs，根据函数定义，我们可以推导计算过程为：
x = -5
y = 6
f = abs
f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11
return 11为什么我们要将函数作为参数，不直接内部调用函数？
因为把函数作为参数可以增强代码的复用性，如果在函数内直接调用，相当于只能求平方和，而将平方函数作为参数的话，也可以将开平方，三次方等函数作为参数，增加复用性。
map：
Python内建了map()和reduce()函数。
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
>>> def f(x):
... return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']-- 输入：['adam', 'LISA', 'barT'] 输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']，使用map
def format_name(s):
return s[0].upper() + s[1:].lower()
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25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。
当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：
>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579附注：在Python3中，要使用reduce，得从functools中引入，加上from functools import reduce。
filter：
Python内建的filter()函数用于过滤序列。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。
filter（）函数返回的是一个新的list，不改变原list的结构。这个新的list中，如果判断条件成立(true)被判断的那个参数就被添加进来，如果判断条件不成立(false)就不添加。
注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。
sorted：
排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。
Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list：
list = [36, 5, -12, 9, -21]
keys = [36, 5, 12, 9, 21]我们再看一个字符串排序的例子：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于’Z’ < ‘a’，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
现在，我们提出排序应该忽略大小写，按照字母序排序。要实现这个算法，不必对现有代码大加改动，只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。
这样，我们给sorted传入key函数，即可实现忽略大小写的排序：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']从上述例子可以看出，高阶函数的抽象能力是非常强大的，而且，核心代码可以保持得非常简洁。
小结
sorted()也是一个高阶函数。用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数。
3.返回函数
函数作为返回值：
高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。
一个简单的实例：
def f():
print 'call f()...'
# 定义函数g:
def g():
print 'call g()...'
# 返回函数g:
return g
>>> 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。
# 第一种方法
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
def f(x, y):
return x * y
return reduce(f, lst, 1)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
# 第二种方法
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
return reduce(lambda x,y:x*y,lst)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的：
def calc_sum(*args):
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数：
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>调用函数f时，才真正计算求和的结果：
>>> f()
25在这个例子中，我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。
请再注意一点，当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数：
>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
Falsef1()和f2()的调用结果互不影响。
闭包：
所谓闭包其实就是返回值为函数。比如调用function A时，A返回一个函数B，B就叫做闭包。
闭包可以参考文章：
https://blog.csdn.net/acs713/article/details/6863360
https://blog.csdn.net/arvin_top/article/details/79464656
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。举例如下：
# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9（请自己动手验证）。
原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：
>>> f1()
9 # 因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3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。
附注：执行循环体的时候，数组fs在添加函数f，但是此时函数f并没有执行，这里将此处的函数f当成一个常量或者变量看待就好了，i的值还是在增加，最后i为3的时候，循环体执行完毕，数组count()的返回值就是[f(i)1， f(i)2，f(i)3]，又因为最后的i为3，所以最后打印的结果9,9,9。
如果你想打印的是1，4，9，需要做如下改动，也就是fs添加的时候添加当时的i值。
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(a):
print("i的值等于" + str(a))
return a * a
fs.append(f(i))
return fs
for j in count():
print(j)
# 执行结果
i的值等于1
i的值等于2
i的值等于3
1
4
9闭包是函数和声明该函数的词法环境的组合。
闭包实例：
function makeFunc() {
var name = "Mozilla";
function displayName() {
alert(name);
}
return displayName;
}
var myFunc = makeFunc();
myFunc();下面是复杂点的闭包实例：
function makeAdder(x) {
return function(y) {
return x + y;
};
}
var add5 = makeAdder(5);
var add10 = makeAdder(10);
console.log(add5(2)); // 7
console.log(add10(2)); // 12在这个示例中，我们定义了 makeAdder(x) 函数，他接受一个参数 x ，并返回一个新的函数。返回的函数接受一个参数 y，并返回x+y的值。
从本质上讲，makeAdder 是一个函数工厂 — 他创建了将指定的值和它的参数相加求和的函数。在上面的示例中，我们使用函数工厂创建了两个新函数 — 一个将其参数和 5 求和，另一个和 10 求和。
add5 和 add10 都是闭包。它们共享相同的函数定义，但是保存了不同的词法环境。在 add5的环境中，x 为 5。而在 add10 中，x 则为 10。
实用的闭包：
闭包很有用，因为他允许将函数与其所操作的某些数据（环境）关联起来。这显然类似于面向对象编程。在面向对象编程中，对象允许我们将某些数据（对象的属性）与一个或者多个方法相关联。
注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用，所以，闭包用起来简单，实现起来可不容易。
另一个需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行。我们来看一个例子：
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()在上面的例子中，每次循环，都创建了一个新的函数，然后，把创建的3个函数都返回了。
你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果是：
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9全部都是9！原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。
返回闭包时牢记一点：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。
如果一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变：
def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1, 4):
fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
return fs再看看结果：
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9缺点是代码较长，可利用lambda函数缩短代码。
4.匿名函数
当我们在传入函数时，有些时候，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：
>>> list(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，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y5.装饰器
可以参考文章：
http://lib.csdn.net/article/python/62942
http://python.jobbole.com/82344/
https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/53242882
闭包与装饰器：
https://blog.csdn.net/u010339879/article/details/80301651
装饰器，和闭包是有关系的，有了闭包，才会有装饰器。
闭包其实就是 一个函数+自由的变量，这个就是闭包，包含了自由变量的函数就是闭包。
装饰器，就是装饰一个函数的函数，返回一个函数对象。
装饰器的理解要点：
- 关于函数“变量”（关于“变量”函数）的理解
- 关于高阶函数的理解
- 关于嵌套函数的理解
装饰器：在不能修改被装饰的函数的源代码、不能修改被装饰的函数的调用方式，同时满足1、2的情况下给程序增添功能，这就是装饰器的目的。
装饰器的原则组成：< 函数+实参高阶函数+返回值高阶函数+嵌套函数+语法糖 = 装饰器 >
-- 通过高阶函数来实现对原函数的增强
def f1(x):
return x*2
def new_fn(x):
def fn(x):
print('call'+f1.__name__+'()')
return f1(x)
return fn
# 调用
g1 = new_fn(f1)
print(g1(5))
-- 通过装饰器
@new_fn
def f1(x):
return x*2`
装饰器的作用：
- 可以极大地简化代码，避免每个函数编写重复性代码（打印日志：@log、检测性能：@performance、数据库事务：@transaction、URL路由：@post(‘/register’)） -
由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
>>> def now():
... print('2015-3-25')
...
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25函数对象有一个name属性，可以拿到函数的名字：
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log
def now():
print('2015-3-25')调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志：
>>> now()
call now():
2015-3-25把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：
now = log(now)由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。
wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。
6.偏函数
参考文章：https://blog.windrunner.me/python/functools.html
functools 是 Python 中很简单但也很重要的模块，主要是一些 Python 高阶函数相关的函数。
说到高阶函数，这是函数式编程范式中很重要的一个概念，简单地说， 就是一个可以接受函数作为参数或者以函数作为返回值的函数，因为 Python 中函数是一类对象， 因此很容易支持这样的函数式特性。
functools 模块中函数只有 cmp_to_key、partial、reduce、total_ordering、 update_wrapper、wraps 这几个。
Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。
在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下：
int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换：
>>> int('12345')
12345但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换：
>>> int('12345', base=8)
5349
>>> int('12345', 16)
74565假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)这样，我们转换二进制就非常方便了：
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85functools.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，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
注意到上面的新的int2函数，仅仅是把base参数重新设定默认值为2，但也可以在函数调用时传入其他值：
>>> int2('1000000', base=10)
1000000最后，创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数，当传入：
int2 = functools.partial(int, base=2)实际上固定了int()函数的关键字参数base，也就是：
int2('10010')
相当于：
kw = { 'base': 2 }
int('10010', **kw)