>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2023-06-24 15:45:05
运行环境：
Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
操作系统内核: Linux-6.1.0-9-amd64-x86_64-with-glibc2.36
Python版本: 3.11.2
8.1. 调用函数的智慧¶
想想看，如果你编写了一些代码，现在需要在另一个地方再次使用，该怎么办呢？
比如，你编写了一段代码，用它来计算一些斐波那契数（著名的黄金分割数列，它其中的每个数都是前两个数的和）。
>>> fibs = [0, 1]
>>> for i in range(8):
>>> fibs.append(fibs[-2] + fibs[-1])
运行上述代码后，fibs将包含前10个斐波那契数。
>>> fibs
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
上述代码只是计算出前10个斐波那契数。当然了，你也可以通过修改其中for循环的处理范围，来获取任意长度的斐波那契数。
>>> fibs = [0, 1]
>>> num = int(input('How many Fibonacci numbers do you want? '))
>>> for i in range(num-2):
>>> fibs.append(fibs[-2] + fibs[-1])
>>> print(fibs)
How many Fibonacci numbers do you want? 5
[0, 1, 1, 2, 3]
但是，如果要使用这些数字做其他事情，该如何办呢？
想到办法了吗？让我们先来看一下，到底真正的程序员会怎么办？
真正的程序员会让程序更抽象！
要让前面的程序更抽象，可以像下面这样做：
>>> num = input('How many numbers do you want?')
>>> print(fibs(num))
在这里，只具体地编写了这个程序独特的部分（读取数字并打印结果）。实际上，斐波那契数的计算是以抽象的方式完成的：你只是让计算机这样做，而没有具体地告诉它如何做。你创建了一个名为fibs的函数，并在需要计算斐波那契数时调用它。显而易见，如果需要在多个地方计算斐波那契数，这样做可节省很多精力。
8.1.1. 抽象和结构¶
抽象是一种智慧，它不但可以节省人力，而且还是程序能够被人理解的关键所在。计算机喜欢具体而明确的指令，但人通常不是这样的。例如，如果你向人打听怎么去电影院，就不希望对方回答：“向前走10步，向左转90度，接着走5步，再向右转45度，然后走123步。”听到这样的回答，你肯定一头雾水。
如果对方回答：“沿这条街往前走，看到过街天桥后走到马路对面，电影院就在你左边。”你肯定能明白。这里的关键是你知道如何沿街往前走，也知道如何过天桥，因此不需要有关这些方面的具体说明。
组织计算机程序时，你也采取类似的方式。程序应非常抽象，如下载网页、计算使用频率、 打印每个单词的使用频率。这很容易理解。下面就将前述简单描述转换为一个Python程序。
page = download_page()
freqs = compute_frequencies(page)
for word, freq in freqs:
print(word, freq)
看到这些代码，任何人都知道这个程序是做什么的。然而，至于具体该如何做，你未置一词。 你只是让计算机去下载网页并计算使用频率，至于这些操作的具体细节，将在其他地方（独立的函数定义）中给出。