高阶函数：
变量可以指向函数：
>>> f = abs
>>> f(-10)
10
函数名也是变量：函数名其实就是指向函数的变量！对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个可以计算绝对值的函数！
传入函数：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。
map ： map()函数接收两个参数，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，并把结果作为新的list返回。
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
filter ： filter()接收一个函数一个序列 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。
sorted ： 排序函数，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个比较函数来实现自定义的排序。
函数作为返回值：
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)调用函数f时，才真正计算求和的结果：
>>> f()
25
在这个例子中，我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，
当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。
请再注意一点，当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数
闭包：这个不怎么懂，明白他的意思，不懂他有什么用。
返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，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，所以，闭包用起来简单，实现起来可不容易。
另一个需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行。我们来看一个例子：
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
在上面的例子中，每次循环，都创建了一个新的函数，然后，把创建的3个函数都返回了。
你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果是：
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9
全部都是9！原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。
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。
如果一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变：
>>> def count():
... fs = []
... for i in range(1, 4):
... def f(j):
... def g():
... return j*j
... return g
... fs.append(f(i))
... return fs
...
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9
缺点是代码较长，可利用lambda函数缩短代码。
匿名函数：lambda x: x * x, 关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
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
装饰器：看到这是彻底蒙了
/*网上看到的一段话：
定义第一层函数，引入单位
定义第二层函数，引入原始函数
定义第三层函数，实现加功能并抛出原始函数
这可能就是定义装饰器的思想*/
在面向对象（OOP）的设计模式中，decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。
decorator可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但使用起来非常灵活和方便。
请编写一个decorator，能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。
>>> import functools
>>> def log(func):
... @functools.wraps(func)
... def wrapper(*args,**kw):
... print 'begin call %s():' % func.__name__
... func(*args,**kw)
... print 'end call %s():' % func.__name__
...
... return wrapper
...
>>> now()
execute now():
2013-12-25
>>> @log
... def now():
... print '2017-04-16'
...
...
>>> now()
begin call now():
2017-04-16
end call now():
偏函数：
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)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