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首先要说明一下，只有在Python2中才有Xrange和range;Python3中没有xrange，并且Python3中的range和Python2中的range有本质的区别，所以说这里的区别，主要针对Python2来说一下。
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不同点：
在py2中，range得到的是一个列表，即
X=range(0,5)
Print(type(X))#打印X的类型，结果是list
Print(X)#结果是[0,1,2,3,4]
Xrange得到的是一个生成器对象，即
X=xrange(0,5)
Print(type(X))#输出类型，结果为一个生成对象
Print(X)#输出X，结果为xrange(0,5)
共同点：
它们的使用都是一样的，比如都可以用for循环遍历所有的值
Python3中为什么只有range呢?这个range其实就是py2中的xrange，而不是range，因为使用生成器可以节约内存。
比如：代码是for i in
range(0,1000)，如果使用py2中的range，得到的结果是0到999的列表，会占用很大空间;但是如果使用生成器的话，就会节省很大的资源。
functools，用于高阶函数：指那些作用于函数或者返回其它函数的函数。
通常只要是可以被当做函数调用的对象就是这个模块的目标。
里面包含如偏函数 partial 等。
偏函数是将所要承载的函数作为partial()函数的第一个参数，原函数的各个参数依次作为partial()函数后续的参数，除非使用关键字参数。
通过语言描述可能无法理解偏函数是怎么使用的，那么就举一个常见的例子来说明。在这个例子里，我们实现了一个取余函数，对于整数100，取得对于不同数m的100%m的余数。
将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么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。如下所示：
map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回。
定义一个匿名函数并调用，定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
闭包的定义？闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包？
如何使用闭包？典型的使用场景是装饰器的使用。
global与nonlocal的区别：
简单的使用如下：
偏函数主要辅助原函数，作用其实和原函数差不多，不同的是，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值。
而偏函数便可简化这些操作，减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值，以便函数能用更少的参数进行调用。
我们再来看一下偏函数的定义：
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下：
总结
本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：
3开始没这个函数了，官方文档是这么写的
The cmp() function should be treated as gone, and the __cmp__() special method is no longer supported. Use __lt__() for sorting, __eq__() with __hash__(), and other rich comparisons as needed. (If you really need the cmp() functionality, you could use the expression (a b) - (a b) as the equivalent for cmp(a, b).)
大意就是cmp()函数已经“离开”了，如果你真的需要cmp()函数，你可以用表达式(a b) - (a b)代替cmp(a,b)
