2017年6月13日19:08:13
任务：
看完函数式编程
笔记：
该看：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。
理解：函数是面向过程的基本单元，这让我想起了C语言中的话。
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！
理解：函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。
3.Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。
4.函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数。
5.如果一个变量指向了一个函数，可以通过变量调用该函数。
6.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！
7.函数名也是变量。
8.既然变量可以指向函数，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。
9.编写高阶函数，就是让函数的参数能够接收别的函数。
10.把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
1.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。
2.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，
3.Python内建的filter()函数用于过滤序列。
4.和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，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。
5.Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
6.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。
总结：
真是越来越精彩的同时，理解上越来越需要细看，加油。
7.函数可以作为返回值。
8.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。
9.我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的：
def calc_sum(*args):
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
10.闭包
注意到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。
1.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：
这块的内容有点难理解啊，加油继续看。
匿名函数：
2.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：
3.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。
装饰器：
4.由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
5.在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
6.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。
总结：
完全不想看decorator好吧！先过去，回头再看。
偏函数：
7.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。
8.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。
总结：
通过偏函数呢，可以把一些函数中的参数给固定住，然后赋给新的函数，这样，省略些。调用起来比较简便。