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函数等价于
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def _not_divisible(n):
def _inner(x):
return x * n
return _inner
f = _not_divisible(5)中f返回的是一个函数
def _inner(x):
return x * 5
所以需要运行这个函数f(3) -- 3*5 =15
map() 函数接受两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象（Iterable）, map 将传入的函数依次作用到可迭代对象的每一个元素，并把结果作为迭代器(Iterator)返回。
举例说明，有一个函数 f(x)=x^2 ，要把这个函数作用到一个list [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 上：
运用简单的循环可以实现：
运用高阶函数 map() ：
结果 r 是一个迭代器，迭代器是惰性序列，通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list 。
如果要把这个list所有数字转为字符串利用 map() 就简单了：
小练习：利用 map() 函数，把用户输入的不规范的英文名字变为首字母大写其他小写的规范名字。输入 ['adam', 'LISA', 'barT'] ,输出 ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
reduce() 函数也是接受两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象， reduce 将传入的函数作用到可迭代对象的每个元素的结果做累计计算。然后将最终结果返回。
效果就是： reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
举例说明，将序列 [1,2,3,4,5] 变换成整数 12345 ：
小练习：编写一个 prod() 函数，可以接受一个 list 并利用 reduce 求积：
map() 和 reduce() 综合练习：编写 str2float 函数，把字符串 '123.456' 转换成浮点型 123.456
filter() 函数用于过滤序列， filter() 也接受一个函数和一个序列， filter() 把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是 True 还是 False 决定保留还是丢弃该元素。
举例说明，删除list中的偶数:
小练习：用 filter() 求素数
定义一个筛选函数：
定义一个生成器不断返回下一个素数：
打印100以内素数：
python内置的 sorted() 函数可以对list进行排序：
sorted() 函数也是一个高阶函数，还可以接受一个 key 函数来实现自定义排序：
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.
默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。如果想忽略大小写可都转换成小写来比较：
要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数 reverse=True ：
小练习：假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩： L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] 。用sorted()对上述列表分别按c成绩从高到低排序：
运用匿名函数更简洁：
def 函数名():
函数体
return 返回值
def 函数名（非可选参数，可选参数）:
函数体
return 返回值
def 函数名(参数，*b):
函数体
return 返回值
函数名 = lambda 参数 : 表达式
例1：f = lambda x , y : x + y
调用：f(6 + 8) 输出：14
例2： f = lambda : "没有参数的lambda函数！"
调用： print(f()) 输出: 没有参数的lambda函数!
在Python 3.6之前，有两种将Python表达式嵌入到字符串文本中进行格式化的主要方法：％-formatting和str.format（），但是在使用过程中会发现它们的局限性。而Python 3.6之后出现f-Strings：一种改进Python格式字符串的新方法。下面会介绍％-formatting、str.format()与f-Strings的区别：
写个例子吧，需要安装numpy数学库
#!/usr/bin/python
import
numpy
as
np
#求解方程x^2+2x+1=0的根
#方程参数列表抽象成一下形式：
arg=[1，
2，
1]
#求解
np.roots(args)
运行即可求解了，如果没有实根会给虚根的结果
