Python函數式編程（把函數作為參數傳入）

map:接受兩個參數（函數，Iterable），map將傳入的函數依次作用於Iterable的每個元素，並且返回新的Iterable

def f(x):
    return x*x
r = map(f,[1,2,3,4])    #此時的r為惰性求值——可用next()和for...in取值
#通過list()返回全部
print(list(r))  #[1, 4, 9, 16]

reduce:接受兩個參數（函數，序列）,reduce把一個函數作用於序列上，返回的結果繼續和序列的下一個元素做累積計算,其效果為：reduce(f,[x,y,z])=>f(f(x,y),z)

from functools import reduce
def add(x,y):
    return x+y
reduce(add,[1,3,5,7,9]) #25

filter:過濾序列。接受兩個參數（函數，序列），filter把函數作用於序列上，根據返回值是否為True，決定是否放棄該元素

def is_odd(x):
    return x%2==1
list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))    #filter惰性求值[1, 3, 5, 7, 9]

sorted:排序，可排序對象包括數字list、字符串list、dict等，可接受三個參數，后兩個為可選

# sorted([],key=express,reverse=True) key：對每個元素的處理方法   reverse：是否反向排序
sorted([0,1,-2,-1,6,3,8],key=abs,reverse=True) #[8, 6, 3, -2, 1, -1, 0]

匿名函數 lambda:匿名函數關鍵字 ：前的元素表示匿名函數的參數 匿名函數不用謝return表達式，返回值就是該表達式的值

m = list(map(lambda x: x*x,[1,2,3,4]))
print(m)    #[1, 4, 9, 16]

裝飾器：代碼運行期間動態增加功能

#在now函數運行前自動打印日志
import functools
def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrpper(*args,**kw):
        print("call %s()" % func.__name__)
        return func(*args,**kw)
    return wrpper
# 調用裝飾器
@log
def now():
    print("hello")

now()   #call now() hello

偏函數：functools.partial 把函數的某些參數固定住，返回一個新的函數，使調用更簡單

import functools
int2 = functools.partial(int,base=2)
print(int2("1000000"))  #64