函数可以赋值给变量，即变量可以指向函数，函数名其实就是指向函数的变量。

高阶函数

函数将另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数。 思维导图：

内置的高阶函数

map（）#接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并将结果以列表形式返回。

reduce #把一个函数作用在序列上，函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和下一个元素做累积计算。 实现10！

def cheng(x,y): return x*y print reduce(cheng,range(1,11))

reduce(add,[1,2,3,4])===> add(add(add(1,2),3),4) reduce(cheng,range(1,11))

** 求10的阶乘:

filter #接收一个函数和序列，和map()不同的是，filter()将传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True或者False决定是否保留该元素。 In [15]: def is_oushu(n): ....: if n%2 == 0: ....: return True ....: else: ....: return False ....: In [16]: filter(is_oushu,range(1,11)) Out[16]: [2, 4, 6, 8, 10]

sorted() n [20]: l = ["a","Ab","cd","C"] In [21]: sorted(l) Out[21]: ['Ab', 'C', 'a', 'cd'] In [22]: def cmp_ignore_case(s1,s2): ....: s1 = s1.lower() ....: s2 = s2.lower() ....: if s1 < s2: ....: return -1 ....: elif s1 > s2: ....: return 1 ....: else: ....: return 0 ....: In [23]: sorted(l,cmp_ignore_case) Out[23]: ['a', 'Ab', 'C', 'cd']

函数作为返回值

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为返回值。

def lazy_sum(*args): def cacl_sum2(): return sum(args) return cacl_sum2 f=lazy_sum(1,2,3,4,5) print f()

调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数。

匿名函数

在不需要显示地定义函数时，直接传入匿名函数更方便。关键字lambda表示匿名函数，格式：lambda 参数 ： 运算。匿名函数只能有一个表达式，不用写return，返回值就是表达式的结果。

匿名函数实现10！：

print reduce(lambda x,y:x*y,range(1,11))

比之前的

def cheng(x,y): return x*y print reduce(cheng,range(1,11))

简便很多！

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，再利用变量来调用改函数。 f=lambda x,y:x+y print f(1,2) f=lambda x=2,y=3:x+y print f()

匿名函数也可作为返回值。

装饰器

装饰器是用来装饰函数的。

增强函数功能；不希望修改原函数的定义；在代码运行期间动态增加功能的方式。

给函数添加运行时间：

import time def timer(func): def wait(*args,**kw): start_time=time.time() func() stop_time=time.time() print "%s running time:%s"%(fun.__name__,stop_time-start_time) return wait @timer def login(): time.sleep(1) print "login" def register(): time.sleep(2) print "register" register=timer(register) #等价于在函数头添加@timer login() register()

装饰器的实质是返回函数的高阶函数