廖雪峰python摘錄4
1、直接作用於for循環的對象統稱為可叠代對象：Iterable。 可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為叠代器：Iterator。
2、生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數
3、因為Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()
Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算。
4、我們通過把大段代碼拆成函數，通過一層一層的函數調用，就可以把復雜任務分解成簡單的任務，這種分解可以稱之為面向過程的程序設計。函數就是面向過程的程序設計的基本單元。
5、函數式編程的一個特點就是，允許把函數本身作為參數傳入另一個函數，還允許返回一個函數！
Python對函數式編程提供部分支持。由於Python允許使用變量，因此，Python不是純函數式編程語言。
6、高階函數英文叫Higher-order function。
（1）變量可以指向函數 1 >>> f = abs f現在已經指向了abs函數本身。直接調用abs()函數和調用變量f()完全相同
（2）把abs指向10後，就無法通過abs(-10)調用該函數了！因為abs這個變量已經不指向求絕對值函數而是指向一個整數10！
1 >>> abs = 10 2 >>> abs(-10) 3 Traceback (most recent call last): 4 File "<stdin>", line 1, in <module> 5 TypeError: ‘int‘ object is not callable
7、我們先看map。map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，並把結果作為新的Iterator返回。
8、reduce()函數也是Python內置的一個高階函數。
reduce()函數接收的參數和 map()類似，一個函數 f，一個list，但行為和 map()不同，reduce()傳入的函數 f 必須接收兩個參數，reduce()對list的每個元素反復調用函數f，並返回最終結果值。再看reduce的用法。reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算
9、
1 >>> from functools import reduce
2 >>> def fn(x, y):
3 ... return x * 10 + y
4 ...
5 >>> def char2num(s):
6 ... return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]
7 ...
8 >>> reduce(fn, map(char2num, ‘13579‘))
9 13579
裏面的char2num()依次把輸入的單個str‘1’轉換成1
10（例題）、利用map()函數，把用戶輸入的不規範的英文名字，變為首字母大寫，其他小寫的規範名字。輸入：[‘adam‘, ‘LISA‘, ‘barT‘]，輸出：[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]：
list(map(lambda x:x.capitalize(),[‘mike‘,‘jack‘]))
map()傳入的第一個參數是f，即函數對象本身。由於結果r是一個Iterator，Iterator是惰性序列，因此通過list()函數讓它把整個序列都計算出來並返回一個list。
感覺lambda運用更廣，不但abs(),而且x.capitalize()
11、和map()類似，filter()也接收一個函數和一個序列。和map()不同的是，filter()把傳入的函數依次作用於每個元素，然後根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。
12、此外，sorted()函數也是一個高階函數，它還可以接收一個key函數來實現自定義的排序，例如按絕對值大小排序
13、高階函數除了可以接受函數作為參數外，還可以把函數作為結果值返回。
14、我們在函數lazy_sum中又定義了函數sum，並且，內部函數sum可以引用外部函數lazy_sum的參數和局部變量，當lazy_sum返回函數sum時，相關參數和變量都保存在返回的函數中，這種稱為“閉包（Closure）”的程序結構擁有極大的威力。 返回一個函數時，牢記該函數並未執行，返回函數中不要引用任何可能會變化的變量。
廖雪峰python摘錄4