瞧瞧，这样的「函数」才叫 Pythonic( 三 ) 在机器学习中

幂等性和函数纯度
幂等函数（idempotent function）在给定相同变量参数集时会返回相同的值，无论它被调用多少次。函数的结果不依赖于非局部变量、参数的易变性或来自任何 I/O 流的数据。以下的 add_three(number) 函数是幂等的：
def add_three(number): """Return *number* + 3.""" return number + 3无论何时调用 add_three(7) ，其返回值都是 10 。以下展示了非幂等的函数示例：
def add_three(): """Return 3 + the number entered by the user.""" number = int(input('Enter a number: ')) return number + 3这函数不是幂等的，因为函数的返回值依赖于 I/O ，即用户输入的数字。每次调用这个函数时，它都可能返回不同的值。如果它被调用两次，则用户可以第一次输入 3 ，第二次输入 7 ，使得对 add_three() 的调用分别返回 6 和 10 。
为什么幂等很重要？
可测试性和可维护性。幂等函数易于测试，因为它们在使用相同参数的情况下会返回同样的结果。测试就是检查对函数的不同调用所返回的值是否符合预期。此外，对幂等函数的测试很快，这在单元测试（Unit Testing）中非常重要，但经常被忽视。重构幂等函数也很简单。不管你如何改变函数以外的代码，使用同样的参数调用函数所返回的值都是一样的。
什么是「纯」函数？
在函数编程中，如果函数是幂等函数且没有明显的副作用（side effect），则它就是纯函数。记住，幂等函数表示在给定参数集的情况下该函数总是返回相同的结果，不能使用任何外部因素来计算结果。但是，这并不意味着幂等函数无法影响非局部变量（non-local variable）或 I/O stream 等。例如，如果上文中 add_three(number) 的幂等版本在返回结果之前先输出了结果，它仍然是幂等的，因为它访问了 I/O stream ，这不会影响函数的返回值。调用 print() 是副作用：除返回值以外，与程序或系统中其余部分的交互。
我们来扩展一下 add_three(number) 这个例子。我们可以用以下代码片段来查看 add_three(number) 函数被调用的次数：
add_three_calls = 0def add_three(number): """Return *number* + 3.""" global add_three_calls print(f'Returning {number + 3}') add_three_calls += 1 return number + 3def num_calls(): """Return the number of times *add_three* was called.""" return add_three_calls现在我们向控制台输出结果（一项副作用），并修改了非局部变量（又一项副作用），但是由于这些副作用不影响函数的返回值，因此该函数仍然是幂等的。
纯函数没有副作用。它不仅不使用任何「外来数据」来计算值，也不与系统／程序的其它部分进行交互，除了计算和返回值。因此，尽管我们新定义的 add_three(number) 仍是幂等函数，但它不再是纯函数。
纯函数不记录语句或 print() 调用，不使用数据库或互联网连接，不访问或修改非局部变量。它们不调用任何其它的非纯函数。
总之，纯函数无法（在计算机科学背景中）做到爱因斯坦所说的「幽灵般的远距效应」（spooky action at a distance）。它们不以任何形式修改程序或系统的其余部分。在命令式编程中（写 Python 代码就是命令式编程），它们是最安全的函数。它们非常好测试和维护，甚至在这方面优于纯粹的幂等函数。测试纯函数的速度与执行速度几乎一样快。而且测试很简单：没有数据库连接或其它外部资源，不要求设置代码，测试结束后也不需要清理什么。
显然，幂等和纯函数是锦上添花，但并非必需。即，由于上述优点，我们喜欢写纯函数或幂等函数，但并不是所有时候都可以写出它们。关键在于，我们本能地在开始部署代码的时候就想着剔除副作用和外部依赖。这使得我们所写的每一行代码都更容易测试，即使并没有写纯函数或幂等函数。
总结
写出好的函数的奥秘不再是秘密。只需按照一些完备的最佳实践和经验法则。希望本期教程能够帮助到大家。
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