1.函数本身可以赋值给变量(即变量可以指向函数)。而其实函数名本身就是指向函数的变量。

2.一个函数可以接受另一个函数作为参数。这种函数称为高阶函数。

def add(a,b,f)
return f(a)+f(b)

3.map和reduce

map函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterablemap将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。

>>> def f(x):
... return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

4.filter

map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

5.返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。

def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs f1, f2, f3 = count()

返回结果f1,f2,f3都是9,原因就在于返回的函数引用了变量i,但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时,它们所引用的变量i已经变成了3,因此最终结果为9

如果把fs.append(f)改成fs.append(f()).返回结果就对了。因为这样append里面就不是保存f这个函数了,而是把f()的值算好了以后在传进去的。

6.匿名函数

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。

匿名函数也是一个函数对象也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:

>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

匿名函数也可以作为返回值返回:

def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y

7.函数对象有一个__name__属性,记录函数的名字。

8.装饰器(Decorator)

在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。

本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。

def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper @log
def now():
print('2015-3-25')

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