Python（二）——Python进阶之高级用法

这个内容开始前，Python的基本语法就都掌握的差不多了，但是Python这么强大的东西当然不可能只有这么点东西，并且，越学到后面感觉越是有趣，看到下一章的爬虫，我已经有点激动了，不过还是脚踏实地，把基础学扎实了，后面的内容那还不是手到擒来？哈哈，开始这章的内容吧

python把函数作为参数

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。

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。reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值

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。

sorted()函数可对list进行排序，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。

Python中返回函数

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。

输出结果是1，4，9

Python中匿名函数

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]

Python中decorator装饰器

Python内置的functools可以用来自动化完成“复制”原函数的属性的任务

装饰器这个东西感觉好难啊，想要学精真的不是一件容易的事

Python中偏函数

functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了。

以上就是我所学到的一些稍高级一点的基础，东西有点多，还是分开来写吧，可以方便看一点