一般来说，Python程序员可能是这样写main()函数的：
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"""Module docstring.
This serves as a long usage message.
"""import sysimport getoptdef main():
# parse command line options
try:
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: print msg print "for help use --help"
sys.exit(2) # process options
for o, a in opts: if o in ("-h", "--help"): print __doc__
sys.exit(0) # process arguments
for arg in args:
process(arg) # process() is defined elsewhereif __name__ == "__main__":
main()1234567891011121314151617181920212223242526
Guido也承认之前自己写的main()函数也是类似的结构，但是这样写的灵活性还不够高，尤其是需要解析复杂的命令行选项时。为此，他向大家提出了几点建议。
添加可选的 argv 参数
首先，修改main()函数，使其接受一个可选参数 argv，支持在交互式shell中调用该函数：
def main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv # etc., replacing sys.argv with argv in the getopt() call.1234
这样做，我们就可以动态地提供 argv 的值，这比下面这样写更加的灵活：
def main(argv=sys.argv):
# etc.12
这是因为在调用函数时，sys.argv 的值可能会发生变化；可选参数的默认值都是在定义main()函数时，就已经计算好的。
但是现在sys.exit()函数调用会产生问题：当main()函数调用sys.exit()时，交互式解释器就会推出！解决办法是让main()函数的返回值指示退出状态（exit status）。因此，最后面的那行代码就变成了这样：
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())12
并且，main()函数中的sys.exit(n)调用全部变成return n。
定义一个Usage()异常
另一个改进之处，就是定义一个Usage()异常，可以在main()函数最后的except子句捕捉该异常：
import sysimport getoptclass Usage(Exception):
def __init__(self, msg):
self.msg = msgdef main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv try: try:
opts, args = getopt.getopt(argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: raise Usage(msg) # more code, unchanged
except Usage, err: print sys.stderr, err.msg print sys.stderr, "for help use --help"
return 2if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())123456789101112131415161718192021222324
这样main()函数就只有一个退出点（exit）了，这比之前两个退出点的做法要好。而且，参数解析重构起来也更容易：在辅助函数中引发Usage的问题不大，但是使用return 2却要求仔细处理返回值传递的问题。
在除去完美的、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
代码做到的。但最重要的特性
--
可能也是具体情况中最有用的特性。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。深度剖析Python函数编程技巧设计Python目标何在?总结Python版本大集合讲述Python模块中的Zipfile解析初学Python时注意事项实现这一目的的命令方法如下: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。以下是可能的一段代码:bigmuls
=
lambda
xs,ys:
filter(
lambda
(x,y):x*y
25,
combine(xs,ys))
combine
=
lambda
xs,ys:
map(None,
xs*len(ys),
dupelms(ys,len(xs)))
dupelms
=
lambda
lst,n:
reduce(
lambda
s,t:s+t,
map(
lambda
l,nn=n:
[l]*n,
lst))
bigmuls((1,2,3,4),(10,15,3,22))
在示例中，我们将匿名
Python
代码与名称进行绑定，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代码数量还要少一些。
这种函数示例真正的优势在于绝对不会有变量更改其中的任何值。稍后的代码中没有
可能的不曾预料到的副作用(较早的代码中也不会有)。很明显，它本身没有副作用并不能保证代码
正确，但即使这样，这也是个优点。
1、首先，将编制Python函数从左到右生成二叉树。
2、其次，根据生成的二叉树，从右向左计算期权价值。
3、最后，计算完成后，即可进行投资决策。
看怎么用Visual Studio Code搭建一个Python开发环境，Visual Studio Code原生是不支持Python的代码补全的，所以我们需要装插件，打开Visual Studio Code，按F1或者Ctrl+Shift+P打开命令行，然后输入ext install，等待一会儿就会出现插件列表，输入python：
安装界面
点击最右端那个小云按钮即可开始安装，以后升级插件也是这个按钮，但这里有个Bug，一旦点击开始安装你就不能再切到其他窗口或者其他操作，一旦有，就会中断安装，又得重新来一遍，而由于微软服务器的原因，这个安装过程又特别漫长，所以我推荐安装的时候找本书看看，看个人情况吧，反正我最少也安装了10几分钟。
安装好了重启一下Visual Studio Code就好啦