Python 調(diào)用在日常工作中還是非常實用的，只需要Python函數(shù)就可以了，如果對Python 代碼不太了解，那就必須先要對下面就對進行學(xué)習(xí)，下面就對Python 代碼進行系統(tǒng)的分析與研究。

在除去***的、有意義的語句不用而代之以晦澀的、嵌套的表達式的工作后，一個很自然的問題是：“為什么？！”我對 FP 的所有描述都是使用Python 代碼做到的。但最重要的特性 -- 可能也是具體情況中最有用的特性。

它消除了副作用（或者至少對一些特殊領(lǐng)域，例如單一體，有一些牽制作用）。絕大部分程序錯誤 -- 和促使程序員求助于調(diào)試來解決的問題 -- 之所以會發(fā)生，是因為在程序執(zhí)行過程期間，變量包含了意外的值。函數(shù)程序只不過根本就不為變量分配值，從而避免了這一特殊問題。

讓我們看一段相當(dāng)普通的命令代碼。它的目的是打印出乘積大于 25 的幾對數(shù)字的列表。組成各對的數(shù)字本身是從另外兩個列表中挑選出的。這種操作與程序員在他們程序段中實際執(zhí)行的操作差不多。#t#

實現(xiàn)這一目的的命令方法如下：這個項目太小，以至于沒有什么可能出錯。但我們的目的可能嵌在要同時實現(xiàn)許多其它目的的代碼中。用 "more stuff" 注釋的那些部分是副作用可能導(dǎo)致錯誤發(fā)生的地方。

在這些地方中的任何一處，變量 xs 、 ys 、 bigmuls 、 x 、 y 有可能獲得假設(shè)節(jié)略代碼中的意外值。而且，在執(zhí)行完這一段代碼后，所有變量都可能具有稍后代碼可能需要也可能不需要的一些值。

很明顯，可以使用函數(shù)／實例形式的封裝和有關(guān)作用域的考慮來防止出現(xiàn)這種類型的錯誤。而且，您總是可以在執(zhí)行完變量后 del 它們。但在實際中，這些指出類型的錯誤非常普遍。 目標的函數(shù)方法完全消除了這些副作用錯誤。以下是可能的一段代碼：

bigmuls =   
          
          lambda 
         xs,ys: filter(  
          
          lambda  
         (x,y):x*y > 25, combine(xs,ys))  
combine =   
          
          lambda 
         xs,ys: map(None, xs*len(ys), dupelms(ys,len(xs)))  
dupelms =   
          
          lambda 
         lst,n: reduce(  
          
          lambda  
         s,t:s+t, map(  
          
          lambda  
         l,nn=n: [l]*n, lst))  
          
          print  
         bigmuls((1,2,3,4),(10,15,3,22))  

在示例中，我們將匿名 Python 代碼與名稱進行綁定，但這不是一定必要的。我們可以只嵌套定義。這樣做是出于可讀性目的；但也是因為 combine() 是一種隨處可得的很好實用程序函數(shù)（從兩個輸入列表中產(chǎn)生所有元素對的列表）。

隨后的 dupelms() 主要只是幫助 combine() 發(fā)揮作用的一種方法。即使這一函數(shù)示例比命令示例更冗長，但一旦考慮到實用程序函數(shù)可以重用，那么 bigmuls() 中的新代碼本身可能比命令版本中的代碼數(shù)量還要少一些。

這種函數(shù)示例真正的優(yōu)勢在于絕對不會有變量更改其中的任何值。稍后的代碼中沒有 可能的不曾預(yù)料到的副作用（較早的代碼中也不會有）。很明顯，它本身沒有副作用并不能保證代碼 正確，但即使這樣，這也是個優(yōu)點。不過請注意，Python 代碼（與許多函數(shù)語言不同）

 不能 防止名稱 bigmuls 、 combine 和 dupelms 的重新綁定。如果 combine() 在程序的稍后部分中開始有其它意義，則所有努力都前功盡棄。您可以逐步建立一個 Singleton 類來包含這種類型的不可變綁定（例如 s.bigmuls 等）；但本專欄并不涉及這一內(nèi)容。