（1） 传递任意数量的实参：
形参名*args 中的星号让Python创建一个名为args的空元组，并将收到的所有值都封装到这个元组中。
**kwargs 让Python创建一个名为args的空字典(args和kwargs只是名称，可以自定义)
实例：
# 使用*args
def test_args(*args)
for n in args:
print(n)
args_list = [1,2,3,4]
test_args(args_list)
#输出为1 2 3 4
# **args的使用
def test_kwargs(**kwargs):
for key,val in kwargs:
print(key + ' ' + val)
test_kwargs(name = 'why',age = '18')
# 输出为 name why
age 18
（2）range:惰性创建数字列表，默认连续，可指定步长,python2中立即创建
>>> test = input('输入字符串：')
输入字符串：wvwdvwdvwvwevev
>>> range(len(test))
range(0, 15)
>>> for index in range(len(test)):
print(index)
0
1
2
3
1.高阶函数：一个函数既可以接收变量为参数，也可以接受另一个函数作为参数，这种函数称为高阶函数
例如：
>>> def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
>>> add(-5,-6,abs)
11
2.map和reduce函数：
map函数接收两个参数一个函数和一个Iterable（可迭代对象），
map函数将Iterable中的每一元素作用于接收到的函数中，返回一个Iterator（迭代器）
举例：
>>> def f(x):
return x**2
>>> print(list(map(f,[1,2,3,4,5,6])))
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
reduce函数接受两个参数一个函数和一个Iterable，并且这个函数必须接收两个参数，
先将Iterable中的前两个元素，传入function中，返回的值接着与Iterable之后的元素继续当作实参传入function中，
以此类推
举例：
"""累加列表中的元素"""
>>> from functools import reduce
>>> def f(x,y):
return x+y
>>> reduce(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
45
将map函数和reduce函数结合可以写出str转换为int的函数，代码如下
>>> from functools import reduce
>>> def syr2num(s):
def fn(x,y):
return x*10 + y
def char2list(s):
return {'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}[s]
return reduce(fn,map(char2list,s))
>>> syr2num('1234')
1234
3.filter函数
filter接收一个函数和一个Iterable，根据函数返回的是True还是False筛选Iterable中的元素
例1：
"""
使用埃氏筛法筛选素数
"""
def creat_list():
"""列出从3开始的奇数"""
n = 1
while True:
n = n+2
yield n
def filter_list(n):
"""筛选函数"""
return lambda x: x%n>0
def su():
yield 2
it = creat_list()
while True:
n = next(it)
yield n
it = filter(filter_list(n),it)
for n in su():
if n < 100:
print(n)
else:
break
例2：
def is_palindrome(n):
"""筛选回文数"""
if n<10:
return True
elif n>=10:
s = str(n)
i = int(len(s) / 2)
m = 0
while i>=0:
if s[i]==s[-(i+1)]:
m += 1
i-=1
if m == int(len(s) / 2)+1:
return True
else:
return False
output = filter(is_palindrome, range(1, 10000))
print(list(output))
4.sorted
sorted函数是排序函数
>>> sorted([1,6,4,2,5,7,8,6,5,3,5,7,8])
[1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8]
# 默认使用元素对应的ASCLL码进行排序
>>> sorted(['a','c','b','B'])
['B', 'a', 'b', 'c']
# key函数将作用于每一个元素
>>> sorted(['a','c','b','B'],key = str.lower)
['a', 'b', 'B', 'c']
# 倒序排序
>>> sorted(['a','c','b','B'],key = str.lower,reverse = True)
['c', 'b', 'B', 'a']
# 对元组进行排序会返回一个列表，因为元组不可变
>>> sorted(('a','c','b','B'))
['B', 'a', 'b', 'c']
>>>
举例：
"""
假设我们用一组 tuple 表示学生名字和成绩：
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
请用 sorted()对上述列表分别按名字排序：
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
def by_name(t):
return t[0]
L2 = sorted(L, key=by_name)
print(L2)
"""
再按成绩从高到低排序：
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
L1 = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
def by_score(t):
return t[1]
L2 = sorted(L1,key=by_score)
print(L2)
5.返回函数：
一个函数既可以接收一个函数作为参数，也可以返回一个函数
例1：
def lazy_add(*args):
def add():
sum = 0
for n in args:
sum = sum +n
return sum
return add
>>> ff = lazy_add(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
>>> ff
<function lazy_add.<locals>.add at 0x0000012773E4C1E0>
>>> ff()
45
返回的函数中包含了局部变量args，可见当一个函数返回一个函数时，函数中定义的局部变量，
也包含在了被返回的函数当中了（即新函数）
需要注意的是返回的新函数并不是立即执行，而是等到调用时才会被执行
例2：
>>> def count():
fs = []
for i in range(1,4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
>>> f1,f2,f3 = count()
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9
上面这个函数并没有得到我们想要的结果，即f1() 输出1，f2() 输出 4，f3() 输出9
这是因为调用函数时返回的新函数并没有被马上执行，而是等到调用新函数时才执行
调用时变量i已经变为3，所以最后的输出均为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。
上面这个例子如果必须要使用循环变量，就再增加一个函数将变量绑定
例2：
>>> def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1,4):
fs.append(f(i))
return fs
>>> f1,f2,f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9
这样就得到了想要得到的返回结果
6.匿名函数:
格式：lambda 参数: 表达式
相当于：
def func(参数):
return 表达式
注意匿名函数只能有一个表达式
匿名函数可以当作参数传递给函数，如map函数
例1：
list(map(lambda x: x*x,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
>>>[1,4,9,16,25,36,49,64,81]
匿名函数还可以作为一个变量
例2：
>>> f = lambda x: x*x
>>> f(5)
25
匿名函数还可以当作函数的返回值
例3
>>> def f():
return lambda x: x*x
>>> ff = f()
>>> ff(5)
25
7.decorator装饰器
#装饰器：本质就是函数，装饰其他函数（为其他函数添加其他功能），不修改被装饰函数的源代码和调用方式
装饰器的作用是在代码运行期间动态的增加功能
我们写一个打印时间的函数：
def now():
print('2019-05-29')
>>>2019-05-29
如果我们想添加一个函数执行日志，就需要写一个装饰器：
def log(func):
""""一个打印函数执行日志装饰器"""
def f(*args,**kw):
print("%s():",func.__name__)
return func(*args,**kw)
return f
这个装饰器的使用方法是：
@log()
def now():
print('2019-05-29')
>>> now()
date,now():
2019-05-29
上面的使用方法相当于执行了
now = log(now)
这样做会出现一个问题，现在now()函数指向的是装饰器返回的函数，也就是一个新函数，
此时函数名发生了改变
>>> now.__name__
'f'
函数名变成了f()，要解决这个问题，python中有专门的解决方法
import functools
def log(text):
def decorate(func):
@functools.wraps(func) # 经过装饰的函数，函数名会改变，该行语句使函数名不发生变化
def f(*args,**kw):
print('%s,%s():' % (text,func.__name__))
return func(*args,**kw) # 这里直接返回的是函数执行结果，不是返回函数名
return f
return decorate
@log('date')
def now():
print('2019-05-29')
now()
print(now.__name__)
这时的输出为:
"""
D:\python37\python.exe E:/资源/python/DOME.C/LIAOXUEFENG2/decorate.py
date,now():
2019-05-29
now
"""
8.偏函数
int()函数可以将字符串变量转换为整数，默认情况下按十进制转换
如：
int('1234')
>>>1234
但也可以传入参数N，即将字符串按N进制转换、
如：
>>> int('1234',base = 8) # 将'1234'按八进制转换为十进制的整数
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但是每次调用时都需要传入参数，非常麻烦，偏函数就可以解决这个问题
import functools
int2 = functools.partial(int,base = 2)
这样我们就把int2()函数变成了一个按二进制转化字符串的函数
>>>int2('10101')
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相当于执行了：
def int2(x,base = 2):
return int(x,base)
偏函数的作用就是固定函数中的参数，使调用更方便
