python函数式编程
1, lambda
lambda可以创建匿名函数，一个完整的lambda表达式格式如下:
lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: 返回值
lambda表达式返回一个可调用的函数对象。
>>> func = lambda x:x*2 >>> func <function <lambda> at 0x01E2E130> >>> func(3) 6
有默认参数的lambda表达式：
>>> func = lambda a,b = 2: a + b >>> func(1) 3 >>> func(1,3) 4
变长参数的lambda表达式：
>>> func = lambda *a: [it * 2 for it in a] >>> func(1,3) [2, 6]
2.filter
filter用法如下：
filter(func, seq)
bool 函数func作用于seq序列中的每一个元素，返回一个使func为True的的序列
>>> func = lambda a: a%2 >>> filter(None,(1,2,3,4)) (1, 2, 3, 4) >>> filter(func,(1,2,3,4)) (1, 3)
3.map
map的用法如下：
map(func, seq1[,seq2...])
map将函数func作用于seq序列的每个元素上，返回一个func函数返回值的列表。
>>> func = lambda a: a*2 >>> map(func, (1,2, 3)) [2, 4, 6] >>> map(None, (1,2, 3)) [1, 2, 3]
map参数有多个序列时，依次取出各个序列的第i个元素，组成元组，func作用于该元组，返回func返回值的列表。
>>> map(lambda a, b: a+b, (1,2,3), (1,1,1)) [2, 3, 4]
4.reduce
reduce的用法如下：
reduce(func, seq)
reduce将二元函数func作用于seq序列，首先func作用于的序列的前两个元素，得到func的返回值和第三个元素再被func作用，直到完成整个序列。
>>> reduce(lambda a, b: a+b, (1,2,3)) 6
5.sorted
>>> help(sorted)
Help on built-in function sorted in module __builtin__:
sorted(...)
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list
传入可迭代对象，返回一个新的排序后的列表，返回的是新对象。
cmp是用于比较的函数，根据key参数进行比较，key是cmp比较的对象，reverse是是否逆序。使用key比使用cmp效率高。
>>> ll = [(1,2), (5,6), (3,4)]
>>> sorted(ll, lambda x,y:cmp(sum(x),sum(y)))
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> sorted(ll, key=lambda s:sum(s))
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
忽略大小写的字符串的列表排序：
>>> def cmp_ignore_case(s1, s2):
return cmp(s1.upper(), s2.upper())
>>> ls = ['Ab', 'aa']
>>> sorted(ls, cmp = cmp_ignore_case)
['aa', 'Ab']
>>> sorted(ls)
['Ab', 'aa']
list对象有自己的排序函数，用法同sorted差不多，排序后的对象仍是原来的对象。
>>> help(list.sort)
Help on method_descriptor:
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1
5.偏函数
比如add(a,b) 函数，大量情况下，a=1，会有很多add(1,x)的调用，每次传入参数1，很麻烦，如何简化呢，这就是偏函数的功能。python通过functools.partial模块实现。
>>> from operator import add >>> add1 = partial(add, 1) >>> add1(1) 2
6.闭包
函数嵌套中，内部函数中引用了外部函数内定义的局部变量，并且外部函数返回了内部函数的引用，那么内部函数就成了闭包。闭包的__closure__属性保存了外部函数中的变量。
>>> def func(): a,b = 1,2 def clo(x): print locals() return x*a,x*b return clo >>> a = func() >>> a.__closure__[0].cell_contents 1 >>> a.__closure__[1].cell_contents 2
看另一个例子：
def counter(start_at=0): count = [start_at] def incr(): count[0] += 1 return count[0] return incr >>> clo = counter(5) >>> clo() 6 >>> clo() 7