......................... 67 函数 ............................................................................................................................. 74 调用函数 .............................. ............................ 76 定义函数 ..................................................................................................................... 78 函数的参数 ................................ ................................................................................. 83 递归函数 ............................................................................................................

4. importlib/import mechanism(e.g., lihaoyi/macropy) 邪恶的inspect.getsource 这种办法最为简单, 可以直接地 用在运行时函数上并拿到其源 代码。但它也是唯一一个不 可信的做法。 它依赖于源代码 的存在(阻止二进制发布)， 并存在文件IO操 作(潜在的breakage)。 残念的字节码信息恢复 Python会调用一个 flatMap这些字眼， 就理解为所谓的“函数式编程”，这一想法是完全错误的。 随着闭包和高阶函数逐渐推广，证明了函数式编程的实用性。但一些基础的东西被众多 新旧语言吸收，不是说他们就靠近了函数式编程。 引用透明， （基于函数类型的）多态，基于类型递归、递归类型、递归函数的问题求解 模型，都是函数式编程极为重要的组成部分。 没有这些，不要开口就“函数式，函数式”，否则，不仅误导新人，还会沦为老手们的 手们的 笑柄；而Python离idiomatic的函数式编程还有很长的路要走，并且也不是一定要走这条路。 而moshmosh在做的事， 只是扩展Python，以迎合程序语言的发展趋势和日益无法回避的 实际需求，而不是在写“函数式Python”！ 如何实现一个扩展？ 我们以moshmosh-base中默认提供的最简单的扩展, Scoped-Operator为例，讲解如何利用moshmosh实现

0. 写在前面 hello‑algo.com 4 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注释、内容 注释、多行注释。 """ 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 """ # 内容注释，用于详解代码 """ 多行 注释 """ 0.2.3. 在动画图解中高效学习 视频和图片相比于文字的信息密度和结构化程度更高，更容易理解。在本书中，知识重难点会主要以动画、图 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? def algorithm(n): a = 1 # +1 a = a + 1 # +1 a +1 ?(?) 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号被称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，代表函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic upper bound」。 我们要推算时间复杂度，本质上是在计算「操作数量函数 ?(?) 」的渐近上界。下面我们先来看看函数渐近上 界的数学定义。

1 WebAssembly platforms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 内置函数 5 3 内置常量 29 3.1 由 site 模块添加的常量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 类与类实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 4.13.3 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 4.13 模板字符串 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 6.1.5 辅助函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 6.2 re ---

0. 写在前面 hello‑algo.com 4 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注释、内容 注释、多行注释。 """ 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 """ # 内容注释，用于详解代码 """ 多行 注释 """ 0.2.3. 在动画图解中高效学习 视频和图片相比于文字的信息密度和结构化程度更高，更容易理解。在本书中，知识重难点会主要以动画、图 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? def algorithm(n: int) -> None: a: int = 1 # +1 +1 ?(?) 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号被称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，代表函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic upper bound」。 我们要推算时间复杂度，本质上是在计算「操作数量函数 ?(?) 」的渐近上界。下面我们先来看看函数渐近上 界的数学定义。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 内置函数 5 3 内置常量 29 3.1 由 site 模块添加的常量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 类与类实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4.13.3 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.1.5 辅助函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 6.2 re

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 内置函数 5 3 内置常量 25 3.1 由 site 模块添加的常量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 i 6.8 rlcompleter --- GNU readline 的补全函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 7 二进制数据服务 141 7.1 struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据 基本的日期和时间类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 8.2 calendar --- 日历相关函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 8.3 collections ---

WebAssembly platforms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 内置函数 5 3 内置常量 31 3.1 由 site 模块添加的常量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 类与类实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4.13.3 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.1.5 辅助函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 6.2 re

可用性注释 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2 内置函数 5 3 内置常量 27 3.1 由 site 模块添加的常量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 类与类实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.13.3 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.13 模板字符串 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.1.5 辅助函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 6.2 re ---

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 内置函数 5 3 内置常量 27 3.1 由 site 模块添加的常量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 6.8 rlcompleter --- GNU readline 的补全函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 7 二进制数据服务 149 7.1 struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据 基本日期和时间类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 8.2 calendar --- 日历相关函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 8.3 collections ---