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使用函数模块化代码
到目前为止，我们实现的所有功能都很小。它们非常适合放在一个页面上。随着我们实现更复杂的功能，将功能拆分为多个功能非常方便，每个功能都做一件简单的事情。为了说明这个想法，我们有点多余地将find_root拆分为三个单独的函数，如图4-8所示。每个函数都有自己的规范，每个函数作为独立实体都有意义。函数 find 根边界 查找根必须位于其中的区间，bisection_solve使用二分搜索来搜索此区间以查找根的近似值，find_root只需调用其他两个并返回根。
此版本的find_root是否比原始的整体式实现更容易理解？可能不是。一个很好的经验法则是，如果一个函数可以舒适地放在一个页面上，它可能不需要细分就很容易理解。
作为对象的函数
在Python中，函数是一类对象。这意味着它们可以被视为任何其他类型的对象，例如int或列表。它们具有类型，例如，表达式类型（abs）具有<类型“built-in_function_or_method”>的值;它们可以出现在表达式中，例如，作为赋值语句的右侧或作为函数的参数;它们可以由函数返回;等。
使用函数作为参数允许一种称为高阶编程的编码风格。它允许我们编写通常有用的函数。例如，Eigure 4-8 中的函数bisection_solve可以重写，以便可以将其应用于根查找以外的任务，如图 4-9 所示。
我们首先将整数参数幂替换为一个函数，eval_ans，该函数将浮点数映射到浮点数。然后，我们将表达式 ans**幂的每个实例替换为调用eval_ans （ans）的函数。
如果我们想使用新的bisection_solve来打印99的平方根的近似值，我们可以运行代码
麻烦地定义一个函数来做一些简单的事情，比如平方一个数字似乎有点愚蠢。幸运的是，Python支持使用保留字lambda创建匿名函数（即不绑定到名称的函数）。lambda 表达式的一般形式为
例如，lambda 表达式 lambda x， y： x*y 返回一个函数，该函数返回其两个参数的乘积。Lambda 表达式经常用作高阶函数的参数。例如，我们可以将上面对bisection_solve的调用替换为
