12.1 python中自定义排序函数
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。
因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0
这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
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。
12.2 python中返回函数
Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！
例如，定义一个函数 f()，我们让它返回一个函数 g，可以这样写：
def f():
print 'call f()...'
# 定义函数g:
def g():
print 'call g()...'
# 返回函数g:
return g
仔细观察上面的函数定义，我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象，函数名 g 就是指向函数 g 的变量，所以，最外层函数 f 可以返回变量 g，也就是函数 g 本身。
调用函数 f，我们会得到 f 返回的一个函数：
>>> x = f()# 调用f()call f()...>>> x# 变量x是f()返回的函数：>>> x() # x指向函数，因此可以调用call g()...# 调用x()就是执行g()函数定义的代码
请注意区分返回函数和返回值：
def myabs():
return abs
# 返回函数
def myabs2(x):
return abs(x)# 返回函数调用的结果，返回值是一个数值
返回函数可以把一些计算延迟执行。例如，如果定义一个普通的求和函数：
def calc_sum(lst):
return sum(lst)
调用calc_sum()函数时，将立刻计算并得到结果：
>>> calc_sum([1, 2, 3, 4])
10
但是，如果返回一个函数，就可以“延迟计算”：
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
# 调用calc_sum()并没有计算出结果，而是返回函数:
>>> f = calc_sum([1, 2, 3, 4])
>>> f
# 对返回的函数进行调用时，才计算出结果:
>>> f()
10
由于可以返回函数，我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。
10.3 python中闭包
在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问：
def g():
print 'g()...'
def f():
print 'f()...'
return g
将 g的定义移入函数f内部，防止其他代码调用g：
def f():
print 'f()...'
def g():
print 'g()...'
return g
但是，考察上一小节定义的calc_sum 函数：
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
注意: 发现没法把lazy_sum移到calc_sum的外部，因为它引用了calc_sum的参数lst。
像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。举例如下：
# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9（请自己动手验证）。
原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：
>>> f1()9 # 因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3
因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
10.4 python中匿名函数
高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x^2 时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。
使用匿名函数，可以不必定义函数名，直接创建一个函数对象，很多时候可以简化代码：
>>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y))
[9, 5, 3, 1, 0]
返回函数的时候，也可以返回匿名函数：
>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x
>>> myabs(-1)
1
>>> myabs(1)
1
