1 callable內建函式判斷乙個名字是否為乙個可呼叫函式
>>> import math
>>> x = 1
>>> y = math.sqrt
>>> callable(x)
false
>>> callable(y)
true
2 記錄函式(文件字串)
>>> def square(x):
'calculates the square of number x'
return x * x
>>> square.func_doc
'calculates the square of number x'
3 形式引數，實際引數，我能改變引數嗎--字串，數字，元組三者跟序列是有區別的
引數儲存在區域性作用域
4 關鍵字引數和預設值
>>> def say_hello(greeting = 'hello',name = 'jmz',biaodian = '!!!'):
print '%s,%s%s' % (greeting,name,biaodian)
#這樣去呼叫都可以
>>> say_hello()
hello,jmz!!!
>>> say_hello(name = 'yyer',biaodian = '~~~')
hello,yyer~~~
>>> say(name = 'yyer',greeting = 'hi,hi')
>>> say_hello(name = 'yyer',greeting = 'hi,hi')
hi,hi,yyer!!!
5 收集引數
1)將引數收集為元組
例子1：
>>> def print_params(*params):
print params
>>> print_params('param1')
('param1',)
>>> print_params('param1','param2','param3')
('param1', 'param2', 'param3')
例子2：
>>> def print_params_2(title,*params):
print title
print params
>>> print_params_2('title',1,2,3,4,5)
title
(1, 2, 3, 4, 5)
2)將引數收集為字典：
>>> def print_params_4(x,y,z = 3,*pp,**ppp):
print x,y,z
print pp
print ppp
>>> print_params_4(1,2,4,'pp1','pp2','pp3',ppp1 = 'aaa',ppp2 = 'bbb')
1 2 4
('pp1', 'pp2', 'pp3')
3) 收集引數方式的函式呼叫
>>> def hello(**params):
print params['greeting'],params['name']
>>> params =
>>> hello(**params)
hello jmz
6 作用域
1)到底什麼是變數，你可以把它看作是值的名字，就像字典一樣，鍵引用值，在執行a = (1，2，3)的時候就把名字引用到元組上。事實上，這已經很接近真實情況，變數和所對應的值是個不可見的字典。
內建的vars()函式可以返回這個字典：
idle 2.6.5 ==== no subprocess ====
>>> vars()
>>> def printhello():
print 'hello world'
>>> x = 1
>>> a = (1,2,3)
>>> vars()
>>> vars()['a']
(1, 2, 3)
2)區域性變數與全域性變數
在函式內部可以直接引用全域性變數，但是要慎重，過多的使用全部變數容易出錯。
名字遮蔽問題：
如果函式內部區域性變數與外部的全域性變數名字一樣，這時引用的將是區域性變數，可以用globals()函式來獲取全域性變數的字典，globals()返回全部變數的字典。globals()['var1']即可返回全域性變數var1的值
3)巢狀作用域
在python中，可以在函式內部定義函式：
>>> def outfunction(outvar):
a = 2
def infunction(invar):
return outvar * invar * a
return infunction
>>> infunc = outfunction(5)
>>> infunc(4)
在什麼地方有用：當需要用乙個out函式來建立乙個in函式時。
規則：out函式的返回值是乙個函式，它返回了in函式這個函式本身。重要的是：返回的函式還可以訪問它的定義所在的作用域，即：返回的內層函式帶著它的環境+它自身的區域性變數。
7 函式式程式設計---一些有用的函式
1)使用map函式將序列中的元素全部傳遞給乙個函式：
map(function,序列)
2)使用filter函式可以給予乙個返回布林值的函式對元素進行過濾：
>>> def func(x):
return x.isalnum()
>>> seq = ['foo','x41','!***']
>>> filter(func,seq)
['foo', 'x41']
當然，也可以使用列表推導式：
>>> [x for x in seq if x.isalnum()]
['foo', 'x41']
3)lambda表示式特性建立短小函式：
>>> filter(lambda x:x.isalnum(),seq)
['foo', 'x41']
4)reduce函式
reduce(func,seq)將乙個序列的前兩個元素與給定的函式聯合使用，並且將他們的返回值與第三個元素繼續聯合和使用，知道整個序列處理完畢：
>>> seq = [1,2,4,6,7,12,23]
>>> reduce(lambda x,y:x + y,seq)
py函式式程式設計
函式式程式設計把計算視為函式而非指令，純函式式程式設計不需要變數，沒有 測試簡單，python支援的函式式程式設計不是純函式式程式設計，允許有變數存在，支援高階函式，支援閉包，有限度的支援匿名函式 變數可以指向函式，而函式又可以把變數作為引數，所以高階函式就是把函式作為引數的函式。def add x...
python函式式程式設計模式 Python函式式程式設計
函式式程式設計就是一種抽象程度很高的程式設計正規化，純粹的函式式程式語言編寫的函式沒有變數，因此，任意乙個函式，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函式我們稱之為沒有 而允許使用變數的程式語言，由於函式內部的變數狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函式是有 的。函式式程式設計的...
python函式式程式設計模式 什麼是函式式程式設計思維？
函式式程式設計與命令式程式設計最大的不同其實在於 函式式程式設計關心資料的對映，命令式程式設計關心解決問題的步驟 這裡的對映就是數學上 函式 的概念 一種東西和另一種東西之間的對應關係。這也是為什麼 函式式程式設計 叫做 函式 式程式設計。這是什麼意思呢？假如，現在你來到 google 面試，面試官...