Question

这一章将会介绍一系列更高级的与函数相关的话题：递归函数、函数属性和注解、lambda表达式、如map和filter这样的函数式编程工具。这些都是有些高级的工具，根据你的职位分工，可能在日常的工作中不会碰到它们。然而，由于它们在某些领域中有用，有必要对它们有个基本的理解。例如，lambda在GUI中是很常用的。

之所以使用函数部分原因在于函数的接口，所以我们在这里也探索了一些通用的函数设计原则。下一章继续这一高级话题，在这里已经学习的函数工具的基础上，进一步介绍生成器函数和表达式，并再次回顾列表解析。

函数设计概念

既然已经学习了Python中的函数的基本知识，让我们以介绍背景的几句话开始本章。当你开始使用函数时，就开始面对如何将组件聚合在一起的选择了。例如，如何将任务分解成为更有针对性的函数（导致了聚合性）、函数将如何通信（耦合性）等。你需要深入考虑函数的大小等概念，因为它们直接影响到代码的可用性。其中的一些属于结构分析和设计的范畴，但是，它们和其他概念一样也适用于Python代码。

我们在第17章中介绍过了关于函数和模块耦合性的观念，但是这里是一个对Python初学者的一些通用的指导方针的复习。

·耦合性：对于输入使用参数并且对于输出使用return语句。一般来讲，你需要力求让函数独立于它外部的东西。参数和return语句通常就是隔离对代码中少数醒目位置的外部的依赖关系的最好办法。

·耦合性：只有在真正必要的情况下使用全局变量。全局变量（也就是说，在整个模块中的变量名）通常是一种蹩脚的函数间进行通信的办法。它们引发了依赖关系和计时的问题，会导致程序调试和修改的困难。

·耦合性：不要改变可变类型的参数，除非调用者希望这样做。函数会改变传入的可变类型对象，但是就像全局变量一样，这会导致很多调用者和被调用者之间的耦合性，这种耦合性会导致一个函数过于特殊和不友好。

·聚合性：每一个函数都应该有一个单一的、统一的目标。在设计完美的情况下，每一个函数中都应该做一件事：这件事可以用一个简单说明句来总结。如果这个句子很宽泛（例如，“这个函数实现了整个程序”），或者包含了很多的排比（例如，“这个函数让员工产生并提交了一个比萨订单”），你也许就应该想想是不是要将它分解成多个更简单的函数了。否则，是无法重用在一个函数中把所有步骤都混合在一起的代码。

·大小：每一个函数应该相对较小。从前面的目标延伸而来，这就比较自然，但是如果函数在显示器上需要翻几页才能看完，也许就到了应该把它分开的时候了。特别是Python代码是以简单明了而著称，一个过长或者有着深层嵌套的函数往往就成为设计缺陷的征兆。保持简单，保持简短。

·耦合：避免直接改变在另一个模块文件中的变量。我们在第17章中介绍过了这个概念，下面我们将会在本书的下一部分学习模块时重新复习它。作为参考，记住在文件间改变变量会导致模块文件间的耦合性，就像全局变量产生了函数间的耦合一样：模块难于理解和重用。在可能的时候使用读取函数，而不是直接进行赋值语句。

图19-1总结了函数与外部世界通信的方法。输入可能来自于左侧的元素，而结果能以右侧的任意一种形式输出。很多函数设计者倾向于只使用参数作为输入，return语句作为输出。

当然，前面设计的法则有很多特例，包括一些与Python的OOP支持相关的内容。就像将在第六部分看到的那样，Python的类依赖于修改传入的可变对象：类的函数会自动设置传入参数self的属性，从而修改每个对象的状态信息（例如，self.name='bob'）。另外，如果没有使用类，全局变量通常是模块中函数保留调用中状态的最佳方式。如果都在预料之中，副作用就没什么危险。

然而，通常来讲，我们应该竭力使函数和其他编程组件中的外部依赖性最小化。函数的自包含性越好，它越容易被理解、复用和修改。

图　19-1　函数执行环境。函数可以通过多种办法获得输入产生输出，尽管使用参数作为输入，return语句并配合可变参数的改变作为输出时，函数往往更容易理解和维护。在Python 3.0中，输出也可能采取存在于一个封闭的函数作用域中的声明的nonlocal名称的形式