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這里我不討論 python 的一些有用的庫或者框架，只從語言本身，最小支持的情況下談論這門語言本身。語言的發展都是越來越接近Lisp，這也是Lisp這門語言偉大的原因。

下面我羅列一下我學習 python 的原因：
多編程范式

python是一門多范式的編程語言，所謂的過程式，面向對象和函數式的結合。

大部分人接觸編程語言都是從過程式開始的，原因是因為過程式的程序方式與計算機運行方式是統一的，指令序列與運行過程是統一的。如典型的C，我也是從C開始學習的，過程式的程序語言設計編寫程序較為簡單，但是符合人機交互思考方式。

python雖然是一門面向對象語言，就連“ ”（空格）也可以看做是一個對象，但是python勝任過程式是沒有問題的。

如不需要使用類的靜態方法：

				?

									def a_plus_b(a,b):

									　　return a+b

1. Duck typing

Python在設計的時候將其當做一門面向對象的方式編寫，且不說面向對象給軟件設計帶來的一些革命等，在python這樣的動態語言中面向對象有一個亮點就是Duck typing（鴨子類型）。

關于鴨子類型，就是說，如果我認為一個抽象的東西會游泳會“嘎嘎”叫，我就可以把它當做鴨子。

				?

									def use_duck( Duck ):

									　　Duck.swim()

									　　Duck.gaga()

									class Duck:

									　　def swim(self):

									　　　　...

									　　def gaga(self):

									　　　　...

如果這樣使用：
little_duck = Duck()
use_duck( little_duck )

關于Duck類，你可以給他取任何的名字，或者繼承它取另一個名字，只需要實現 swim() gaga() 你就可以把它當做鴨子。

關于鴨子類型，很多人不理解為什么不需要提供一個接口來規定鴨子的行為，我既不支持也不反對，我的觀點是這樣的：

對于參數的檢查，不符合動態語言的特性
提供了接口規范，那就不是鴨子類型了，直接叫多態得了

2. Python支持的函數式編程

首先是lambda 演算。

函數式編程的定義是將函數看做是變量一樣的待遇，變量在程序中最簡單的有什么待遇呢？

可以賦值
可以作為參數
可以改變值（Erlang例外）
且不說生命周期了和作用域了

λ演算背后蘊含著計算機可計算性的深厚知識，lambda也是圖靈模型，是停機問題的一個否定答案，不僅僅是一個匿名函數那樣簡單。

關于 lambda 演算，看看這個程序做了什么：

				?

									map(lambda n:2*n,[1,2,3,4,5])

lambda n:2*n 本身作為一個匿名函數
lambda 本身作為一個參數傳入 map()函數，這也就是說我的高階函數，可以將函數變身看成是一個變量作為參數傳遞，這也是它作為函數受到的高等待遇

關于賦值和改變值，兩種方式：

f = fun() 不改變函數狀態，只改變名稱，但是說明函數是可以賦值的
可以使用閉包作為改變函數的狀態方式，或者使用裝飾器來完成函數狀態改變

函數式編程的使用也可以提高程序的可讀性和減少代碼，而且能夠清晰的表達函數的功能，如MapReduce就是來自函數式編程的思想：

				?

									Map(func,List)

作用是將func 作用于List中的每一個元素。

以剛才的例子舉例：

				?

									map(lambda n:2*n,[1,2,3,4,5])

此函數返回

				?

									[2,4,6,8,10]

重要的是在于知道這樣的方式帶給我們的清晰的設計方式。

當然函數式編程不是那么幾句話就說完的，理解函數式編程的核心是理解 λ演算。
一些有意思的特性

1. 惰性計算：

看看完成一個斐波那契數列 python 可以怎么做：

				?

									>>> def fib():

									  a , b = 0 ,1

									  while 1:

									    yield b

									    a , b = b ,a+b

									>>> f = fib()

實際上由yield 生成了一個可迭代對象，每次調用f.next()就可以產生一個斐波那契值，而函數的內部狀態是由迭代對象存儲的。至于返回一個可迭代對象，如果需要確定迭代到多少位，可以使用 itertools.islice。

2. 協程

協程也是一個基于yield的概念，主要的模式是微線程的協作式工作模式：

				?

									def coroutine(func):

									  def ret():

									    f = func()

									    f.next()

									    return f

									  return ret

									@coroutine

									def consumer():

									  print "Wait to getting a task"

									  while 1:

									    n = (yield)

									    print "Got %s",n

									import time

									def producer():

									  c = consumer()

									  while 1:

									    time.sleep(1)

									    print "Send a task to consumer"

									    c.send("task")

									if __name__ == "__main__":

									producer()