面向过程式编程
面向过程实际上是一种编程思想，指将一个事件分解为多个小的事件，用编程实现每一个小事件（就是先做什么，在做什么，最后做什么…），这样符合人的思维，并且降低了程序的复杂度
# 写一个用户登录认证程序：
# 获取用户的姓名和密码——>与数据库中的数据进行比对——>根据比对返回登陆结果
# 获取用户姓名和密码
username=input('请输入姓名')
password=input('请输入密码')
# 与数据库中的文件进行对比
with open('a.text',mode='r',encoding='utf-8') as f:
info=f.read()
# 根据结果返回结果
if username==info['username'] and password==info'[assword']:
print('登陆成功')
else:
print('登陆失败，重新出入')
- 优点：
将复杂的问题简化，更加清晰 - 缺点：
程序的拓展性差，一旦其中的一个环节发生变化，可能需要修改全部的代码
函数式编程
函数式编程是将计算机的运算视为数学意义上的运算，比起面向过程，函数式更加注重的是执行结果而非执行的过程，换句话说，对于不重要的东西可以设“未知数”
未知数——匿名函数lambda
匿名函数顾名思义，就是没有名字的函数，能够进行一些简单的计算，复杂的计算还是使用函数比较好
# lambda函数介绍
# 1、定义
lambda x,y,z:x+y+z
# 等同于
def func(x,y,z):
return x+y+z
# 2、使用
# 方式一：
res=(lambda x,y,z:x+y+z)(1,2,3)
# 方式二：
func=lambda x,y,z:x+y+z # “匿名”的本质就是要没有名字，所以此处为匿名函数指定名字是没有意义的
res=func(1,2,3)
匿名函数函数没有名称意味着引用计数为0，使用一次就释放，所以匿名函数用于临时使用一次的场景，通常与其他函数配合使用
组合使用——map、filter、reduce函数
# map函数：对单个元素进行处理
res=map(lambda x:x**2,array) # 两个参数，第一个是函数，第二个是可迭代对象
# map函数能够将可迭代对象中的元素传给前面的函数，返回的结果还是一个可迭代对象
# <map object at 0x1033f45f8>
# filter函数：过滤操作
res=filter(lambda x:x>3,array) # 两个参数，第一个是函数，第二个是可迭代对象
# 该函数可迭代对象中的元素依次传给匿名函数，如果函数的返回值为真，则过滤出该元素，函数返回的结果仍然是迭代器
# reduce函数：对可迭代对象进行合并
from functools import reduce
res=reduce(lambda x,y:x+y,array) # 三个参数，一个是函数，第二个是可迭代对象，第三个是初始值（可以不写）
'''
1 没有初始值，reduce函数会先迭代一次array得到的值作为初始值，作为第一个值数传给x，然后继续迭代一次array得到的值作为第二个值传给y，进行一次运算
2 将上一次reduce运算的结果作为第一个值传给x，然后迭代一次array得到的结果作为第二个值传给y，依次类推，直到迭代完array的所有元素，
'''
面向对象
面向对象编程就是要造出一个个的对象，把原本分散开的相关数据（就是一些属性）与功能（函数）整合到一个个的对象里，这么做既方便使用，也可以提高程序的解耦合程度，进而提升了程序的可扩展性
举一个简单的例子，我们打游戏时遇到的各种任务就是一个个对象，属性包括血量，蓝量，攻击力等等，一个个的既能就能看成是一个个函数，整合到一起形成角色这个对象