一、变量作用域
定义：在Python程序中创建、改变、查找变量名时，都是在一个保存变量名的空间中进行，我们称之为命名空间，也被作用域。python的作用域是静态的，在源代码中变量名被赋值的位置决定了该变量能被访问的范围。也就是说，python的变量作用域由变量在源代码中的位置所决定。
注意：
- 在python中并不是所有的语句都会产生作用域，只有当变量在Module(模块)、Class(类)、def（函数）中定义时，才会有作用域。在作用域中的变量，一般只在作用域中才有效。
- 在if-elif-else、for-else、while、try-except\try-finallly等关键词的语句块中并不会产生作用域。
二、LEGB法则
定义：python中，程序的变量并不是随便在哪个位置都能访问，访问的权限决定于这个变量是在哪儿赋值的。变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量。
python的作用域一共有4种，分别是：
- L（local）局部作用域
- E（Enclosing）闭包函数外的函数中，嵌套作用域
- G（Global）全局作用域
- B（Built-in）内置作用域
注意：
- 注意：以 L ~> E ~> G ~>B 的规则查找，局部作用域 ~>嵌套作用域 ~>全局作用域 ~>内置作用域， 即：在局部找不到便会去外的（例如闭包），再找不到就到全局找，最后到内置中找。
局部变量和全局变量，比如：
li = 'hello' #全局变量
def Hello():
li = 'world' #局部变量
print(li)
Hello()
print(li)
world
hello
将局部变量提升为全局变量，比如：
li = 'hello' #全局变量
def Hello():
global li #将局部变量提升为全局变量
li = 'world'
print(li)
Hello()
print(li)
world
world
嵌套作用域和关键字nonlocal，比如：
a = 'ok'#全局变量
def test_one():
a = 'hello'#函数局部变量
def test_two():
nonlocal a #改变嵌套函数局部变量作用域，将局部变量提升为函数全局变量，关键词nonlocal
a = 'world'
print(a)
test_two()
print(a)
test_one()
print(a)
world
world
ok
if、while、try except语句不产生作用域，比如：
while True:
b = 'hello'
print(b)
break
print(b)#while 语句没有产生作用域，外部可以正常访问变量
hello
hello
try:
c = 'c'
print(c)
except:
print('error')
print(c)#try except语句没有产生作用域，外部可以正常访问变量
c
c
if True:
d = 'd'
print(d)
else:
print('error')
print(d)#if 语句没有产生作用域，外部可以正常访问变量
d
d
三、 匿名函数
定义：匿名函数就是没有实际名称的函数。其主体仅仅是一个表达式，而不需要使用代码，它能使代码更简洁、易读。
匿名函数的优点：
Python 中有匿名函数的地方，都可以被替换成等价的其他表达式。一个程序是可以不用任何匿名函数的，但是在一些情况下，使用匿名函数可以帮我们大大减少代码的复杂度，提高代码的可读性。
我们使用函数的目的，无非就是减少代码的重复性，另外就是代码模块化。
对于减少代码的重复性，如果在程序在不同地方包含了相同的代码，那么我们就会把这部分相同的代码写成一个函数，方便在不同的地方使用调用它。
对于代码模块化，如果一块代码就是为了实现某个功能，但内容非常多，写在一起降低了代码的可读性，那么我们也会将这部分单独写函数，然后加以调用。
不过，有的时候我们想实现的功能很简单，需要一个函数，而且可能只需要一行代码就行，同时，其他地方也不会再次用到它，那么我们就可以用匿名函数。
匿名函数的格式：
lambda argument1, argument2,... argumentN : expression
比如，计算一个数的平方：
square = lambda x : x**2
square(4)
16
等效于：
def square(x):
return x**2
square(4)
16
等效于：
(lambda x : x**2)(4)
16
四、函数式编程
定义：指代码中每一块都是不可变的（immutable），都由纯函数（pure function）的形式组成。这里的村函数指的是本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出。
比如，让一个列表中的数变为原来的两倍。
def list_2(l):
for index in range(0,len(l)):
l[index] *= 2 #这不是一个纯函数，因为它直接改变了原列表的值，每次输入，其输出都不同。
return l
l = [1, 2, 3, 4, 5]
list_2(l)#第一次输入
print(l)
list_2(l)#第二次输入
print(l)
[2, 4, 6, 8, 10]
[4, 8, 12, 16, 20]
以下示例为一个纯函数：
def list_2_pure(l):
new_list = []
for item in l:
new_list.append(item * 2)
return new_list
l = [1, 2, 3, 4, 5]
list_2_pure(l)#第一次输入
print(l)
list_2_pure(l)#第二次输入，其结果也相同
print(l)
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
匿名函数与函数式编程
Python 也提供了一些函数式编程的特性，主要提供了这么几个函数：map()、filter() 和 reduce()，通常与python匿名函数结合使用。
map(function, iterable)函数，它表示对iterable中的每一个元素，都运用function函数，最后返回一个新的可遍历的集合。
l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = list(map(lambda x:x*2,l))
print(new_list)
[2, 4, 6, 8, 10]
filter(function,iterable)函数，它表示对iterable中的每一个元素，都运用function函数作判断，最后返回True或者Flase，并把返回True的元素组成一个新的可迭代集合。
比如，返回一个列表中的偶数
l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = list(filter(lambda x:x%2==0,l))
print(new_list)
[2, 4]
reduce（function,iterable）函数，它表示对iterrable中的每一个元素以及上一次调用后的结果，都运用function函数计算，最后返回一个值。
在 Python3 中，reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在 functools 模块里，如果想要使用它，则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数：
from functools import reduce
比如，返回一个列表元素的积。
from functools import reduce
l = [1, 2, 3, 4, 5]
num = reduce(lambda x,y:x*y,l)
print(num)
120
比如，求列表中元素之和。
from functools import reduce
l = [1, 2, 3, 4, 5]
num = reduce(lambda x,y:x + y,l)
print(num)
15
