在学习研究Python代码之前，我们先要了解下什么是Python，所谓的Python就是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史。
在除去***的、有意义的语句不用而代之以晦涩的、嵌套的表达式的工作后，一个很自然的问题是：“为什么？！”我对 FP 的所有描述都是使用 Python 做到的。但最重要的特性 -- 可能也是具体情况中最有用的特性 -- 是它消除了副作用（或者至少对一些特殊领域，例如单一体，有一些牵制作用）。
绝大部分程序错误 -- 和促使程序员求助于调试来解决的问题 -- 之所以会发生，是因为在程序执行过程期间，变量包含了意外的值。函数程序只不过根本就不为变量分配值，从而避免了这一特殊问题。
让我们看一段相当普通的命令Python代码。它的目的是打印出乘积大于 25 的几对数字的列表。组成各对的数字本身是从另外两个列表中挑选出的。这种操作与程序员在他们程序段中实际执行的操作差不多。实现这一目的的命令方法如下：
- # imperative version of "echo()"
- def echo_IMP():
- while 1:
- x = raw_input("IMP -- ")
- if x == 'quit':
- break
- else
- print x
- echo_IMP()
- # utility function for "identity with side-effect"
- def monadic_print(x):
- print x
- return x
- # FP version of "echo()"
- echo_FP = lambda: monadic_print(raw_input("FP -- "))=='quit' or echo_FP()
- echo_FP()
这个项目太小，以至于没有什么可能出错。但我们的目的可能嵌在要同时实现许多其它目的的代码中。用 "more stuff" 注释的那些部分是副作用可能导致错误发生的地方。
在这些地方中的任何一处，变量 xs、ys、bigmuls、x、y 有可能获得假设节略代码中的意外值。而且，在执行完这一段代码后，所有变量都可能具有稍后代码可能需要也可能不需要的一些值。
很明显，可以使用函数／实例形式的封装和有关作用域的考虑来防止出现这种类型的错误。而且，您总是可以在执行完变量后 del 它们。但在实际中，这些指出类型的错误非常普遍。
目标的函数方法完全消除了这些副作用错误。以下是可能的一段Python代码：
- # imperative version of "echo()"
- def echo_IMP():
- while 1:
- x = raw_input("IMP -- ")
- if x == 'quit':
- break
- else
- print x
- echo_IMP()
- # utility function for "identity with side-effect"
- def monadic_print(x):
- print x
- return x
- # FP version of "echo()"
- echo_FP = lambda: monadic_print(raw_input("FP -- "))=='quit' or echo_FP()
- echo_FP()
在示例中，我们将匿名 (lambda) 函数对象与名称进行绑定，但这不是一定必要的。我们可以只嵌套定义。这样做是出于可读性目的；但也是因为 combine() 是一种随处可得的很好实用程序函数（从两个输入列表中产生所有元素对的列表）。
随后的 dupelms() 主要只是帮助 combine() 发挥作用的一种方法。即使这一函数示例比命令示例更冗长，但一旦考虑到实用程序函数可以重用，那么 bigmuls() 中的新代码本身可能比命令版本中的Python代码数量还要少一些。
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