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4.1 高阶函数：map/reduce
map：实际上map也是一个函数，只不过他可以在参数里面包含别的函数。他有两种参数：第一种：函数（作用在后面要说的序列上），第二种：一个序列
例如：map(f,[1,2,3,4,5]) 而这个函数 f 功能是把一个数字平方，那么就会输出一个List -->[1,4,9,16,25]
reduce:实际上也是一个函数，可以包含和map一样的两种参数，只不过 f 这个函数包含两个参数，其效果是这样的:
reduce(f,[a,b,c,d,e])=f(f(f(f(a,b),c),d)),它实际上可以用来做连加运算。当然sum函数也可以。
4.2 排序算法
bulid-in函数：sorted()，实际上它的格式是这样的sorted(iterable,cmp,key,reverse)
解释一下：iterable就是迭代方式，可以是list之类，
cmp是排序的方法（怎么排序），key是排序的权值（根据什么来排序，这里key接受的是函数的返回值），reverse就是正序和逆序。例如：
l=[{‘stu1‘:1,‘stu1‘:2},{‘stu2‘:3},{‘stu3‘:4,‘stu4‘:5,‘stu5‘:6}]
def func(x):
return len(x)
print sorted(l,cmp=None,key=func,reverse=1) #key用来判断 “根据什么排序！”，显然这里是根据list里面每个dict的长度排序，key接受的是一个返回的函数对象
cmp的用法：
L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]
def f2(a,b):
return a[1]-b[1]
L.sort(cmp=f2)
print L
按照L中dict中key为1的value大小进行排序。
4.3 匿名函数lambda：>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
x是参数，没有return，表达式x*x就是return
4.4 装饰器(decorator)：在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator例如：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print ‘call %s():‘ % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
如何调用：
@log
def now():
print(‘!!!‘)
其效果是：now=log(now)
结果是：
call now()
!!!
4.5 偏函数（Partial function）：实际上就是把某些已经有的函数，它的参数设置成默认的，用的时候就不必每次都要写，减少麻烦。例如：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
int2()就是一个把数字转换成二进制的方法了。
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