第七章 函数式编程
7.1又见函数
1.Python中的函数式
·作为第三种编程范式，函数式编程的本质在于封装。
·在Python中，存在着可变更的对象，也能写出非纯函数。由于纯函数相互独立，我们不用担心函数调用对其他函数的影响。使用起来更加简单。
·当多个进程同时修改一个变量时，进程的先后顺序会影响最终结果。
·如果两个进程并行地执行两个函数，函数的执行顺序不确定，则可能结果为20，也有可能为30。这称之为：竞跑条件（Race Condition），这是并行编程中需要极力避免的。
2.并行运算
·指多条命令同时执行。
·大规模并行运算通常是在有多个主机组成的集群（Cluster）上进行的。
上面有proc1（）和proc2（）两个进程，方法start（）用于启动进程，而join（）方法用于在主程序中等待相应进程的完成。
·两个并行的程序同时运行，这就是进程。计算机中，一个进程不会占用另一个进程的内存空间，但一个进程里面可以有多个线程，可以相互占用同一个进程的内存空间。
7.2 被解放的函数
1.函数作为参数和返回值。
·函数可以像一个普通对象一样，成为其他函数的参数。
函数argument_demo()的第一个参数f就是一个函数对象，按照位置传参，square_sum()传递给函数argument_demo()，对应参数列表中的f。
GUI回调：
回调函数作为参数传给按钮的构造器。
2.函数作为返回值
line_conf()的返回结果被赋予给line对象。
·函数对象的作用域与它的def的缩进层级相同。
我们在line_conf()函数的隶属范围内定义的函数line()，就只能在line_conf()的隶属范围内调用。
3.闭包
·如果函数的定义中引用了外部变量：
代码中的b就是line()定义的隶属程序块中引用的高级层变量。b的定义不在line()内部，而是一个外部对象。我们称其为line()的环境变量。
一个函数和它的环境变量合在一起，就构成了一个闭包（Closure）。闭包中包含的是内部函数返回时的外部对象的值。
·闭包可以提高代码复用性：
·闭包能起到减少函数参数的作用：
7.3 小女子的梳妆匣
1.装饰器
·装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。
·我们可以改用装饰器，定义功能拓展本身，再把装饰器用于两个函数：
实际上发生：square_sum=decorator_demo(square_sum) square_sum(3，4)
·把测量程序运行时间的功能做成一个装饰器，把这个装饰器运用于其他函数，将显示函数的实际运行时间：
·装饰器可以实现代码的可复用性。我们可以用同一个装饰器修饰多个函数，以便实现相同的附加功能。
2.带参装饰器
·装饰器还可以自带参数，为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
2.带参装饰器
7.4 高阶函数
1.Iambda与map
·能够接收其他函数作为参数的函数，被称之为高阶函数（high-order function）。
lambda语法：用来定义简短的匿名函数
map()函数：
函数map（）的第二个参数是一个可循环对象。对于data_list的每个元素，lambda函数都会调用一次。
filter函数
reduce函数
4.并行处理
7.5 自上而下
1.便捷表达式
2.求懒惰值
·懒惰求值可以最小化计算机要做的工作。
3.itertools包
count(初始值, 步长) ：从初始值开始，每次增加步长单位。 count（5，2） 5，7，9，11
cycle("序列")：重复序列中的各元素。abcabcabc
repeat(对象，次数) ：重复对象多次。 1.2 1.2 1.2 1.2
chain(迭代器，迭代器) ：连接两个迭代器成为一个。 【1，2，3】，【4，5，6】 1，2，3，4，5，6
product(迭代器, 迭代器) ：多个迭代器集合的笛卡儿积(集合元素所有可能的组合方式)，相当于嵌套循环
starmap(函数,对象) ：将函数应用于对象中的每一个元素 。
permutations("abc", 2) ：从序列中随机挑出2个元素进行排序，并将结果返回新的迭代器（区分顺序）。
combinations("abc", 2)：从序列中随机挑出2个元素进行组合，并将结果返回新的迭代器（不区分顺序）。
combinations_with_replacement("abc", 2) ：从序列中随机挑出2个元素进行组合，允许两次挑出的元素重复，并将结果返回新的迭代器（不区分顺序）。
takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1]) ：当函数返回True时，收集元素到迭代器。一旦函数返回False，则停止。结果为1, 3 。
dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1]) ：当函数返回False时，跳过元素。一旦函数返回True，则开始收集剩下的所有元素到迭代器。结果为6, 7, 1。
groupby(friends, key = height_class): 将一个key()函数作用于原迭代器的各个元素获得各个函数的键值。根据key()函数结果，将拥有元素分组。每个分组中的元素都保留了键值形成的返回结果。函数groupby()分出的组放在一个迭代器中返回。
compress("ABCD", [1, 1, 1, 0]) ：根据[1, 1, 1, 0]的真假值情况，选择保留第一个参数中的元素。结果为A, B, C。
islice(开始值，结束值，步长) ：切片函数，从开始值到结束值，每隔步长单位进行切片，并将结果返回迭代器。
izip(迭代器……)：将各个迭代器中对应的元素打包成一个个元组，并且构成新的迭代器返回。