0. pass object reference by value, hehe
1. 任意参数，避免了对参数个数的依赖，全面超越Unary，Binary的表达能力
允许用一个参数占位符来表达运行时的多个参数，使Python可以写出不依赖参数个数的通用算法，将函数、过程、谓词区分为零元、一元、二元已经不像在其它语言中那样迫不得已
比如说通用算法map，C++提供了map的一元形式：map(unary_functor, begin, end)，那么如何使map适用于二元算子呢？通常有两种做法:
一种是添加map的二元形式(在Java实现的Apache Common Functor中就是这么做的)，局限在于三元、四元呢？
一种是使用适配器，将二元函数适配为一元，如bind1st, bind2nd等，当参数不固定时要写出专用的适配器
Python使你可以写出map的通用形式：
def map(oper, *sqs): #simulate standard map()
return [ oper( *[(sq[i]) for sq in sqs] ) for i in range(len(sqs[0]))]
或者，使用内置的zip函数，更紧凑一点：
def map(oper, *sqs): #another way to simulate standard map()
return [ oper( *tuple ) for tuple in zip(*sqs) ]
是的，这就是任意元都通吃的map，只有一行代码而已；我没有看过Python源代码，不知道真正的map是如何实现的
测试一下：
def testUnaryMap(self):
self.assertEquals([1,2,3], map(math.ceil, [0.6, 1.3, 2.4]) )
def testBinaryMap(self):
self.assertEquals([64,25,6], map(math.pow, [4,5,6], [3,2,1]) )
......
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OK
2. Keyword参数，避免了位置依赖，极大提高可读性，降低错误倾向
参数不宜过多基本是普适的，但不是人人都遵守，在C++, Java中，如果参数比较多，又都是同一类型，对客户程序员来说简直就是恶梦，他要仔细核对参数的位置，不要将相同类型的参数弄颠倒了，编译器和IDE都帮不上什么忙；
另一个不便之处就是无论你的函数声明、定义时参数的名字多么具有可读性和意义明显，编译之后就只剩类型信息了
然而Python提供了期待已久的根据参数名字传递参数的特性，基本解决了前面两个问题，观察一下下面这行代码：
pathCtrl = wx.TextCtrl(self, -1, "", (30, 50), (150, 20))
你知道，或者说你记得住(30, 50)，(150, 20)哪一对是位置，那一对是大小吗？再看下面这一行
pathCtrl = wx.TextCtrl(self, -1, "", pos=(30, 50), size=(150, 20))
真是清晰舒适啊
