Python 函数式编程可以理解为一半函数，一半Python 。基于lambda演算的一种编程方式
lambda表达式：相当于Python的匿名函数，它可以最大复用代码。
它不是一个代码块，仅仅是一个表达式，可以有参数，多个也行。
lambda表达式用法：
stm = lambda x,y,z:x+y*10+z*20
print stm(1,2,3)高阶函数：把函数作为参数使用的函数
变量是可以赋值的。
def funA():
print("aaa")
print funA
funB = funA
print funB()
print funA()运行结果
<function funA at 0x0000000009EDC208>
aaa
aaa
说明funA是一个变量。funA与funB只是名称不同，函数名称是变量，则可以被当做参数传入另一个函数
def funA(n):
return n * 100
def funB(n):
return funA(n) * 3
print funB(9)
def funC(n,f):
return f(n) * 3
print(funC(9,funA) )结果是一样的。高阶函数比较灵活，如果我们现在要扩大600倍，funB写死了。
系统高阶函数----map
类似于映射，即把集合或者列表的元素，按照一定的规则进行操作，生成一个新的列表或者集合。map函数返回值是一个迭代对象。
l1 =[i for i in range(10)]
print l1
l2 = []
for i in l1:
l2.append(i*10)
print l2
def f(n):
return n*10
l3 = map(f,l1)
print (type(l3))
print l3reduce 把一个可迭代对象最后归并与一个结果，必须有两个参数，必须有一个返回结果，需要导入functools包
from functools import reduce
def myadd(x,y):
return x+y
print(reduce(myadd,[1,2,3,4,5]))filter函数：过滤函数 对一组数据进行过滤，符合条件的数据会生成新的列表并返回
怎么写？
利用给定函数进行判断，返回值一定个布尔值。
def isH(a):
return a%2 == 0
print(filter(isH,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))高阶函数---排序
把一个序列按照给定的算法进行排序
key：在排序前对每个元素进行key函数运算，可以理解为按照key函数定义的逻辑进行排序。
a=[-52,36,95,-45,-86,-12,56,1,0,6]
al = sorted(a,key=abs,reverse=True)
print al返回函数：
函数可以返回一个具体的值，也可以返回一个函数作为结果
函数值作为返回值返回，被返回的函数在函数体内定义，
def myF():
def myf1():
print("in myF1")
return 5
return myf1
f = myF()
print f
print f()调用myF,返回一个函数myf1,赋值给f.
闭包：当一个函数在内部定义函数，并且内部的函数应用外部函数的参数或者局部变量，当内部函数被当做返回值的时候，相关参数和变量保存在返回函数中。
def myf( *args):
def myf1():
ret = 0
for i in args:
ret += i
return ret
return myf1
f5 = myf(10,2,03,20,8)
print f5
print f5()闭包注意事项：
def count():
fsz = []
for i in range(1,3):
def f():
return i*i
fsz.append(f)
return fsz
f1,f2 = count()
print(f1())
print(f2())结果4 4
原因：返回函数引用了变量 但变量没有被立即执行，而是等到函数都返回值才统一使用。
返回闭包时，返回函数不能引用任何循环变量
解决方案：再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量的当前值，无论该循环变量以后如何改变，已经绑定的函数参数值不再改变。
def count1():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1,3):
fs.append(f(i))
return fs
f1,f2 = count1()
print(f1())
print(f2())装饰器：decrator 在不改变函数代码的基础上无限制扩展函数功能的一种机制，本质上讲，装饰器是一个返回函数的高阶函数。
使用：@语法，即在每次要扩展到函数定义前使用@+函数名
优点：一点定义，则可以装饰任何函数
import time
def printTime(f):
def wrapper(*args,**kwargs):
print("Time: ",time.ctime())
return f(*args,**kwargs)
return wrapper
@printTime
def hello2():
print("alice")
hello2()
手动执行装饰
import time
def printTime(f):
def wrapper(*args,**kwargs):
print("Time: ",time.ctime())
return f(*args,**kwargs)
return wrapper
# @printTime
def hello2():
print("alice")
#
# hello2()
hello2 = printTime(hello2)
hello2()偏函数
参数固定的函数，相当于一个特定参数的函数体，functool.partial的作用：把一个函数某些函数固定，返回一个新函数
print int("123456")
print int("123456",base=8)
def in16(x,base = 16):
return int(x,base)
print in16("123456")
import functools
in16 = functools.partial(int,base = 16)
print in16("123456")