参数分为可变参数(列表，字典,set)，不可变参数(string,Number, 元组).

全局变量（声明在函数外，如果在函数内使用则需要 global）
       如：b=10
           del test():
               global b=5

   可变类型的变量为全局变量时。不需要写global,但是不可变类型的对象  为全局变量时则需要声明global

三个大数据重要函数 foo map reduce

foo（）：

         >>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
         >>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
                 [18, 9, 24, 12, 27]
         >>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
                 [14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
         >>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)

                 139

map（）：

       map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x%2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现
#使用lambda函数

案例1：
print map(lambda x: x % 2, range(7))
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
案例2：
li = [11, 22, 33]

new_list = map(lambda a: a + 100, li)

filter()：

           对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列
li = [11, 22, 33]
new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li)
例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：
def is_odd(x):
 return x % 2 == 1
然后，利用filter()过滤掉偶数：
>>>filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
结果：
[1, 7, 9, 17]
利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：
def is_not_empty(s):
 return s and len(s.strip()) > 0
>>>filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
结果：
['test', 'str', 'END']
注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。
当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下：


>>> a = ' 123'
>>> a.strip()
'123'


>>> a = '\t\t123\r\n'
>>> a.strip()
'123'


练习：
请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数，即结果应该是：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
方法：
import math
def is_sqr(x):
 return math.sqrt(x) % 1 == 0
print filter(is_sqr, range(1, 101))
结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
python reduce():对于序列内所有元素进行累计操作
li = [11, 22, 33]

result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, li)

reduce（）:

              python中的reduce内建函数是一个二元操作函数，他用来将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给reduce中的函数 func()（必须是一个二元操作函数）先对集合中的第1，2个数据进行操作，得到的结果再与第三个数据用func()函数运算，最后得到一个结果。
如：
 def myadd(x,y):  
 return x+y  
 sum=reduce(myadd,(1,2,3,4,5,6,7))  
 print sum  
#结果就是输出1+2+3+4+5+6+7的结果即28
当然，也可以用lambda的方法，更为简单：
 sum=reduce(lambda x,y:x+y,(1,2,3,4,5,6,7))  
 print sum 
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 


例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：


def f(x, y):
 return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：


先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。


reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125，因为第一轮计算是：


计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。


练习：
Python内置了求和函数sum()，但没有求积的函数，请利用reduce()来求积：
输入：[2, 4, 5, 7, 12]
输出：2*4*5*7*12的结果


方法：
def prod(x, y):
 return x*y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])
结果：

>>>3360

自定义排序函数sorted（）:

            Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：


>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。




sorted()也可以对字符串进行排序，字符串默认按照ASCII大小来比较：


>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。
.sort()排序方法
shus.sort()对原有列表进行排序，改变原来列表的顺序，无返回值
print(shus)就是改变后的列表
sorted()排序函数
排序时不影响原数据，产生新的排序数据
print(sorted(shus))排序后的结果
print(shus)还是原结果


练习：
对字符串排序时，有时候忽略大小写排序更符合习惯。请利用sorted()高阶函数，实现忽略大小写排序的算法。


输入：['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']


>>> a = ['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']
>>> print(sorted(a, key=str.lower))


结果：
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

类与对象：

类：具有相同的属性和方法的对象的集合。
对象：万物皆对象 var date=new Date();date.get
类和对象的关系：
类的包含属性和方法：
语法：
class 类名：
 属性
 方法
 定义一个类：
class Person:
 def eat(self):
 print("正在吃饭...")
 def sleep(self):
 print("正在睡觉...")
创建对象：属性写在类外的情况，就是通过对象.属性，对象.方法()的方式调用
调用对象的方法：
创建多个对象：
self:
__init__(self):系统自动调用初始化方法，先生成对象，再调用此方法，再将对象赋值给引用名
 初始化操作
如果做全局属性：
例：
class Person:
 def __init__(self,v_name,v_age):
 self.name=v_name
 self.age=v_age
 def say(self):
 print("hello")
生成对象：
zhangsan=Person()
zhangsan.name="张三"
zhangsan.age=20
zhangsan.say()
__str__():
 return XXX
属性相对于类来说属于全局，每个方法都可以调用。
封装
get/set方法:不写__init__()方法
set_name(self,new_name):
self.name=new_name
get_name(self):
return self.name
案例：
class Student:
    def set_name(self,name):
        self.name=name
    def get_name(self):
        return self.name
stu=Student()
stu.set_name("abc")
print(stu.get_name())


公有方法：
私有方法：def __test():只能在当前类中使用,以__开头
自动销毁方法：
__del__():
 XXX
当对象没有引用的时候，或程序结束的时候，程序自动调用__del__()
del 引用
可演示删除时自动调用__del__()
程序结束时自动调用__del__()