函数式编程

1、函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

2、函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！

3、包括以下5类：
高阶函数
返回函数
匿名函数
装饰器
偏函数

高阶函数

1、变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
2、常用的高阶函数：
map/reduce
filter
sorted

高阶函数-map

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map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。

1、-------------------------------------
>>> def f(x):
...     return x*x
...
>>> r = map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> r
<map object at 0x00C71250>
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

2、-------------------------------------
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

高阶函数-reduce

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)

1、-------------------------------------
比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

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


2、-------------------------------------
如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

高阶函数-filter

Python内建的filter()函数用于过滤序列。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，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。

1、-------------------------------------
例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

2、-------------------------------------
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

高阶函数-sorted

排序算法
排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。
Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序.

1、--------------------------------------------------------

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]


2、--------------------------------------------------------
sorted()函数也是一个高阶函数，
它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]


3、--------------------------------------------------------
我们再看一个字符串排序的例子：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，
由于'Z' < 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。

现在，我们提出排序应该忽略大小写，按照字母序排序。
不必对现有代码大加改动，只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。
忽略大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。

这样，我们给sorted传入key函数，即可实现忽略大小写的排序：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

返回函数

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。

闭包的概念：
当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用

返回闭包时牢记的一点就是：
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。

总结：
一个函数可以返回一个计算结果，也可以返回一个函数。
返回一个函数时，牢记该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。

1、--------------------------------------------------------
内置函数
>>> def fun1():
...     print('fun1()正在被调用')
...     def fun2():
...             print('fun2()正在被调用')
...     fun2()
...
>>> fun1()
fun1()正在被调用
fun2()正在被调用

2、--------------------------------------------------------
闭包

>>> def funX(x):
...     def funY(y):
...             return x*y
...     return funY
...
>>> i = funX(8)
>>> type(i)
<class 'function'>
>>> i(5)
40
>>> funX(8)(5)
40

匿名函数

前面我们已经了解到匿名函数有个限制，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。

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。
此外，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。
同样，也可以把匿名函数作为返回值返回。
Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。

1、--------------------------------------------------------
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
    return x * x

2、--------------------------------------------------------
>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25
同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
    return lambda: x * x + y * y
build()()

装饰器

在函数调用前后加入一些功能（比如日志，权限判断），但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

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')

偏函数

当函数的参数个数太多，需要简化时，使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。

1、--------------------------------------------------------
在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，
可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下：

int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换：

>>> int('12345')
12345
但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换：

>>> int('12345', base=8)
5349
>>> int('12345', 16)
74565
假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦。
于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去：

def int2(x, base=2):
    return int(x, base)
这样，我们转换二进制就非常方便了：

>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，
可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
所以，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值）,
返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。

注意到上面的新的int2函数，仅仅是把base参数重新设定默认值为2，
但也可以在函数调用时传入其他值：

>>> int2('1000000', base=10)
1000000
最后，创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数，当传入：

int2 = functools.partial(int, base=2)
实际上固定了int()函数的关键字参数base，也就是：

int2('10010')
相当于：

kw = { 'base': 2 }
int('10010', **kw)