面向过程式和函数式编程

# 面向过程式编程

解决问题时，始终思考过程二字，过程即流程，指的做事的步骤：先什么，再什么，后什么

基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线，先想好流程，然后再进行编程。

复杂的问题拆分成一个个小问题，进而流程化、简单化。

耦合性弱，扩展性差，只能针对目前问题进行解决，可能无法直接拿到其他地方用。

当对某一阶段进行修改，那么其他与他有关的阶段，可能也需要跟着进行修改。

不需要频繁更迭，应用场景相对固定：比如脚本文件、数据分析程序、特定功能等等。

即便一个软件需要更迭，也并不代表这个软件的所有部分都需要一起更迭。

函数式更加注重的是执行结果，而非执行的过程。它更加复杂，可读性差且维护性差，但是结果更加准确。

python并非函数式编程语言，但保留了一些符合python哲学思想的函数式编程的特性。

如：lambda、map、reduce、filter

即是用def定义的函数。

def 函数名(参数):
    函数体
    return

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没有名字的函数。用于临时调用一次的场景，更多的是将匿名函数与其他函数配合使用的场景。用完后引用计数为0，会被当垃圾回收掉。

我们可以使用lambda关键字定义匿名函数。

lambda 形参:表达式 会将函数体表达式的结果作为返回值返回。

例如：lambda x,y:x+y

为某一个函数应用一次，将匿名函数对象传入函数，等函数调用完就销毁该匿名函数。

如max()函数，如果要迭代字典的值，就需要指定一个函数，max函数会将字典的键名作为参数传递给指定的函数，然后将返回值作为比较的依据。

dic1 = {'a':123,'b':321,'c':112}
ret = max(dic1,key=lambda k:dic1[k])
print(ret)

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(lambda 形参:函数体)(实参) 直接将lambda函数用括号括起，然后直接作为函数对象进行调用。

ret = (lambda x,y:x+y)(1,2)
print(ret)

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将函数对象赋值给名称再调用，与匿名函数的作用相悖，所以不会使用。

func = lambda 形参:函数体
print(func(1,2))

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