sorted
排序算法
Python的内置sorted()函数可以对list进行排序：
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>>> sorted([1,10,2,5,42,6])
[1, 2, 5, 6, 10, 42]
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此外，sorted（）函数也是一个高阶函数，他还可以接受一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
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>>> sorted([36,5,-12,9,-21],key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
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key指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和进过key=abs 处理的list：
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list = [36, 5, -12, 9, -21]
keys = [36, 5, 12, 9, 21]
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然后sorted()函数按照keys进行排序，并按照对应关系返回list相应的元素：
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keys排序结果 => [5, 9, 12, 21, 36]
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最终结果 => [5, 9, -12, -21, 36]
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字符排序：
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>>> sorted(['bob','about','Zoo','Credit']) #根据ASCII的大小比较。
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
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忽略大小写的字符串排序：
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>>> sorted(['bob','about','Zoo','Credit'],key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
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要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个函数reverse=True:
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>>> sorted(['bob','about','Zoo','Credit'],key=str.lower,reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
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L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
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请用sorted()对上述列表分别按名字排序：
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>>> L=[('Bob',75),('Adam',92),('Bart',66),('Lisa',88)]
>>> def by_name(t):
return t[0].lower()
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>>> L2=sorted(L,key=by_name)
>>> L2[('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]
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再按成绩从高到低排序：
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>>> L=[('Bob',75),('Adam',92),('Bart',66),('Lisa',88)]
>>> def by_score(t):
return t[1]
>>> L2=sorted(L,key=by_score,reverse=True)
>>> L2[('Adam', 92), ('Lisa', 88), ('Bob', 75), ('Bart', 66)]
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返回函数--->函数作为返回值
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返回。
普通情况下的求和函数：
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>>> def calc_sum(*args):
ax=0 for n in args:
ax=ax+n
return ax
>>> calc_sum(1,2,3,5,4)
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把函数作为返回值。（ 如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数： ）
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>>> def lazy_sum(*args):
def sum():
ax=0
for n in args:
ax=ax+n
return ax
return sum
>>> f=lazy_sum(1,2,3,4,5)
>>> f<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x026BBA08
>>>> f()15 |
在上面的例子中，在函数 lazy_sum 中有定义了函数 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 laizy_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。
当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数：
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>>> def lazy_sum(*args):
def sum():
ax=0
for n in args:
ax=ax+n
return ax
return sum
>>> f1=lazy_sum(1,2,3,4,5)
>>> f2=lazy_sum(1,2,3,4,5)
>>> f1 == f2
False |
f1（）和 f2（）的调用结果互不影响。
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。
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：
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>>> def count():
fs=[]
for i in range(1,4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
>>> f1,f2,f3 = count()
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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。
调用f1( ),f2( )和f3( )的结果应该是1,4,9，但实际：
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>>> f1()9>>> f2()9>>> f3()9 |
结果全部都是9，原因在于返回的函数引用了变量 i ,但它并非立刻执行。等到3个函数都返回是，它们所引用的变量 i 应经变成了
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？方法就是在创建一个函数，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改变更改，已绑定到函数参数的值不变：
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>>> 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
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>>> f1,f2,f3=count()
>>> f1()1>>> f2()4>>> f3()9 |
缺点就是 代码较长，可以利用lambda 函数缩短代码：
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>>> def count():
def f(j):
return lambda :j*j
fs = []
for i in range(1,4):
fs.append(f(i))
return fs
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>>> f1,f2,f3=count()
>>> f1()1>
>> f2()4>>> f3()9 |
匿名函数
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
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>>> list(map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5]))
[1, 4, 9, 16, 25]
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通过例子可以看出匿名函数 lambda x：x*x实际上就是：
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def f(x):
return x*x
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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，表达式的值就是return
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，也可以吧匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用这个函数：
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>>> f=lambda x:x*x
>>> f<function <lambda> at 0x02C9FD68
>>>> f(5)
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同样也可以把匿名函数作为函数的返回值：
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def bulid(x,y):
return lambda: x*x + y*y
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