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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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