Python filter
1.filter()
filter(function, iterable)
高阶函数，可以用来过滤能迭代的对象。关键是可以定制自己的过滤函数。返回一个迭代对象（python3.x）
import math
def is_sqr(x):
return math.sqrt(x) % 1 == 0
tmplist = filter(is_sqr, range(1, 101))
newlist = list(tmplist)
print(newlist)
输出结果 ：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
2.高阶函数
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。
函数名也是变量，即函数是一个对象。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
当我们调用add(-5, 6, abs)时，参数x，y和f分别接收-5，6和abs，
根据函数定义，我们可以推导计算过程为：
x ==> -5
y ==> 6
f ==> abs
f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11
3.函数式编程
函数式编程中最古老的例子莫过于1958年被创造出来的LISP了，透过 LISP，可以用精简的人力。较现代的例子包括Haskell、Clean、Erlang和Miranda等。
函数编程支持函数作为第一类对象，有时称为闭包或者仿函数（functor）对象。实质上，闭包是起函数的作用并可以像对象一样操作的对象。
优点：
- 代码简洁，开发快速
- 接近自然语言，易于理解
-
更方便的代码管理
函数式编程不依赖、也不会改变外界的状态，只要给定输入参数，返回的结果必定相同。因此，每一个函数都可以被看做独立单元，很有利于进行单元测试（unit testing）和除错（debugging），以及模块化组合。
-
易于”并发编程”
函数式编程不需要考虑”死锁”（deadlock），因为它不修改变量，所以根本不存在”锁”线程的问题。不必担心一个线程的数据，被另一个线程修改，所以可以很放心地把工作分摊到多个线程，部署”并发编程”（concurrency）
- 代码的热升级
缺点：
- 函数式编程常被认为严重耗费在CPU和存储器资源
4.编程范式
编程语言主要有三种类型：
- 命令式编程（Imperative Programming）: 专注于”如何去做”，这样不管”做什么”，都会按照你的命令去做。解决某一问题的具体算法实现。
- 函数式编程（Functional Programming）：把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。
- 逻辑式编程（Logical Programming）：它设定答案须符合的规则来解决问题，而非设定步骤来解决问题。过程是事实+规则=结果
5.闭包
要理解闭包，首先要理解python的变量作用域。
python语言中形成闭包的三个条件，缺一不可：
- 必须有一个内嵌函数(函数里定义的函数）——这对应函数之间的嵌套
- 内嵌函数必须引用一个定义在闭合范围内(外部函数里)的变量——内部函数引用外部变量
- 外部函数必须返回内嵌函数——必须返回那个内部函数
参考：