函数
把函数作为参数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数，reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list
Python内置的 sorted()函数可对list进行排序，接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。
import math
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
print add(25, 9, math.sqrt)
def format_name(s):
return s[0:1].upper() + s[1:].lower()
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
def prod(x, y):
return x * y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])
import math
def is_sqr(x):
r = int(math.sqrt(x))
return r * r == x
print filter(is_sqr, range(1, 101))
def cmp_ignore_case(s1, s2):
s1 = s1.upper()
s2 = s2.upper()
if s1 > s2:
return 1
if s1 < s2:
return -1
return 0
print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case) # ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数
在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问。内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
def f(x, y):
return x * y
return reduce(f, lst, 1)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(j):
def g():
return j * j
return g
r = f(i)
fs.append(r)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。在Python中，对匿名函数提供了有限支持，关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数
print filter(lambda s: s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']) # ['test', 'str', 'END']
装饰器
定义了一个函数，想在运行时动态增加功能，又不想改动函数本身的代码。python内置的@语法是为了简化装饰器调用。
打印日志：@log 检测性能：@performance 数据库事务：@transaction URL路由器：@post(’/register’)
Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码
要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用
def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn
import time
def performance(f):
def fn(*args, **kw):
t1 = time.time()
r = f(*args, **kw)
t2 = time.time()
print 'call %s() in %fs' %(f.__name__, (t2 - t1))
return r
return fn
@performance
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)
import time, functools
def performance(unit):
def perf_decorator(f):
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kw):
t1 = time.time()
r = f(*args, **kw)
t2 = time.time()
t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)
print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit)
return r
return wrapper
return perf_decorator
@performance('ms')
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial.__name__
当一个函数有很多参数时，调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数，就可以简化调用者的负担。
import functools
sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()))
print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
面向对象编程
一个实例的私有属性就是以__开头的属性，无法被外部访问。实例的方法就是在类中定义的函数，它的第一个参数永远是 self，指向调用该方法的实例本身，其他参数和一个普通函数是完全一样的：
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.__name = name
def get_name(self):
return self.__name
class Person(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def get_grade(self):
if self.__score >= 80:
return 'A'
if self.__score >= 60:
return 'B'
return 'C'
p1 = Person('Bob', 90)
p2 = Person('Alice', 65)
p3 = Person('Tim', 48)
print p1.get_grade()
print p2.get_grade()
print p3.get_grade()
方法也是属性，它也可以动态地添加到实例上，只是需要用 types.MethodType() 把一个函数变为一个方法：
p1.get_grade = types.MethodType(fn_get_grade, p1, Person)
类方法：
class Person(object):
count = 0
@classmethod
def how_many(cls):
return cls.count
def __init__(self, name):
self.name = name
Person.count = Person.count + 1
print Person.how_many()
p1 = Person('Bob')
print Person.how_many()
继承
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, school, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.school = school
self.score = score
判断类型：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.score = score
class Teacher(Person):
def __init__(self, name, gender, course):
super(Teacher, self).__init__(name, gender)
self.course = course
p = Person('Tim', 'Male')
s = Student('Bob', 'Male', 88)
t = Teacher('Alice', 'Female', 'English')
>>> isinstance(p, Person)
True # p是Person类型
>>> isinstance(p, Student)
False # p不是Student类型
>>> isinstance(p, Teacher)
False # p不是Teacher类型
多态：
多继承：
class A(object):
def __init__(self, a):
print 'init A...'
self.a = a
class B(A):
def __init__(self, a):
super(B, self).__init__(a)
print 'init B...'
class C(A):
def __init__(self, a):
super(C, self).__init__(a)
print 'init C...'
class D(B, C):
def __init__(self, a):
super(D, self).__init__(a)
print 'init D...'
>>> d = D('d')
init A...
init C...
init B...
init D...
获取对象信息，用 isinstance() 判断它是否是某种类型的实例；用 type() 函数获取变量的类型；用 dir() 函数获取变量的所有属性：
>>> getattr(s, 'name') # 获取name属性
'Bob'
>>> setattr(s, 'name', 'Adam') # 设置新的name属性
>>> s.name
'Adam'
class Person(object):
def __init__(self, name, gender, **kw):
self.name = name
self.gender = gender
for k, v in kw.iteritems():
setattr(self, k, v)
p = Person('Bob', 'Male', age=18, course='Python')
print p.age
print p.course
特殊方法
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.score = score
def __str__(self):
return '(Student: %s, %s, %s)' % (self.name, self.gender, self.score)
__repr__ = __str__
s = Student('Bob', 'male', 88)
print s
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def __str__(self):
return '(%s: %s)' % (self.name, self.score)
__repr__ = __str__
def __cmp__(self, s):
if self.name < s.name:
return -1
elif self.name > s.name:
return 1
else:
return 0
class Students(object):
def __init__(self, *args):
self.names = args
def __len__(self):
return len(self.names)
class Fib(object):
def __init__(self, num):
a, b, L = 0, 1, []
for n in range(num):
L.append(a)
a, b = b, a + b
self.numbers = L
def __str__(self):
return str(self.numbers)
__repr__ = __str__
def __len__(self):
return len(self.numbers)
f = Fib(10)
print f
print len(f)
def gcd(a, b):
if b == 0:
return a
return gcd(b, a % b)
class Rational(object):
def __init__(self, p, q):
self.p = p
self.q = q
def __add__(self, r):
return Rational(self.p * r.q + self.q * r.p, self.q * r.q)
def __sub__(self, r):
return Rational(self.p * r.q - self.q * r.p, self.q * r.q)
def __mul__(self, r):
return Rational(self.p * r.p, self.q * r.q)
def __div__(self, r):
return Rational(self.p * r.q, self.q * r.p)
def __str__(self):
g = gcd(self.p, self.q)
return '%s/%s' % (self.p / g, self.q / g)
__repr__ = __str__
r1 = Rational(1, 2)
r2 = Rational(1, 4)
print r1 + r2
print r1 - r2
print r1 * r2
print r1 / r2
class Rational(object):
def __init__(self, p, q):
self.p = p
self.q = q
def __int__(self):
return self.p // self.q
def __float__(self):
return float(self.p) / self.q
print float(Rational(7, 2))
print float(Rational(1, 3))
使用 get/set 方法来封装对一个属性的访问：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.__score = score
@property
def score(self):
return self.__score
@score.setter
def score(self, score):
if score < 0 or score > 100:
raise ValueError('invalid score')
self.__score = score
@property
def grade(self):
if self.score < 60:
return 'C'
if self.score < 80:
return 'B'
return 'A'
s = Student('Bob', 59)
print s.grade
s.score = 60
print s.grade
s.score = 99
print s.grade
call ：
class Fib(object):
def __call__(self, num):
a, b, L = 0, 1, []
for n in range(num):
L.append(a)
a, b = b, a + b
return L
f = Fib()
print f(10)
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