filter()
回?cái)?shù)是指從左向右讀和從右向左讀都是一樣的數(shù)家坎，例如12321，909兴猩。請(qǐng)利用filter()濾掉非回?cái)?shù)：
def is_palindrome(n):
return str(n)[::-1]==str(n) //這里利用切片來逆序str
output = filter(is_palindrome, range(1, 100))
print(list(output))
結(jié)果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
和map()類似期吓，filter()也接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列。和map()不同的是，filter()把傳入的函數(shù)依次作用于每個(gè)元素讨勤，然后根據(jù)返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素箭跳。
map()
map()函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是函數(shù)潭千，一個(gè)是Iterable谱姓，map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個(gè)元素，并把結(jié)果作為新的Iterator返回刨晴。
reduce()
reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2, x3, ...]上屉来，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算狈癞，其效果就是
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
下面就是把一個(gè)str類型的小數(shù)化成folat類型的小數(shù)茄靠。
****ord()****是取得ASCII碼
****pow()****是冪運(yùn)算
from functools import reduce
def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(lambda x : ord(x)-ord('0'), s))
def str2float(s):
return str2int(s.replace('.',''))/pow(10,len(s.split('.')[1]))
print('str2float(\'1233.4356\') =', str2float('1233.4356'))
sort()
sorted()可以直接對(duì)list排序。
也可以接收一個(gè)key函數(shù)來實(shí)現(xiàn)自定義的排序蝶桶，比如按絕對(duì)值大小
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
這里的方法是先按照函數(shù)計(jì)算返回值來排序慨绳，然后對(duì)應(yīng)到原來的list元素上。
如果要反向排序真竖，就在后面再加上一個(gè)參數(shù)
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs,reverse = True)
裝飾器
關(guān)于裝飾器這個(gè)問題脐雪。要先了解一個(gè)返回函數(shù)的概念
函數(shù)作為返回值
高階函數(shù)除了可以接受函數(shù)作為參數(shù)外，還可以把函數(shù)作為結(jié)果值返回恢共。
我們來實(shí)現(xiàn)一個(gè)可變參數(shù)的求和战秋。通常情況下，求和的函數(shù)是這樣定義的：
def calc_sum(*args):
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
但是讨韭，如果不需要立刻求和脂信，而是在后面的代碼中，根據(jù)需要再計(jì)算怎么辦拐袜？可以不返回求和的結(jié)果吉嚣，而是返回求和的函數(shù)：
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
當(dāng)我們調(diào)用lazy_sum()時(shí)，返回的并不是求和結(jié)果蹬铺，而是求和函數(shù)：
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
調(diào)用函數(shù)f時(shí)尝哆，才真正計(jì)算求和的結(jié)果：
>>> f()
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然后我們?cè)賮砜囱b飾器
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')
運(yùn)行結(jié)果
>>> now()
call now():
2015-3-25
把@log放到now()函數(shù)的定義處，相當(dāng)于執(zhí)行了語句：
now = log(now)
也就是說,now現(xiàn)在指向的是運(yùn)行l(wèi)og(now)之后的返回函數(shù)wrapper甜攀。原本的now函數(shù)現(xiàn)在作為參數(shù)func存在于Log函數(shù)里秋泄。
接著底下調(diào)用now(),也就是調(diào)用wrapper()函數(shù)。這個(gè)函數(shù)的內(nèi)容是
輸出‘ call now(): ’
運(yùn)行now()的結(jié)果作為返回规阀。
如果log也帶參數(shù)恒序，那么把@log('execute')放到now()函數(shù)的定義處，相當(dāng)于執(zhí)行了語句：
now = log('execute')(now)
思考一下能否寫出一個(gè)@log的decorator谁撼，使它既支持：
@log
又支持：
@log('execute')
import functools
def log(text):
def decorate(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kws):
print('%s %s' %(text,func.__name__))
func(*args,**kws)
return wrapper
if(isinstance(text,str)):
return decorate
else:
fuc = text
text = ''
return decorate(fuc)
@log ('essdf') # now = log(now) now = log('execute')(now)
def now():
print('2015-3-25')
