Python编写程序

主要用到while循环和reduce 方法

from functools import reduce

sum = 0

n = 1

x = int(input())

n_value = x

while (n_value > 10(-10)):

    sum = sum + n_value

    n += 1

    # 计算第n项的值

    n_value = xn / reduce(lambda x, y: xy, range(1, n+1))

print(sum)

import csv, json

def save_to_csv(name, password):

  with open('passwordcsv', 'w', newline='') as csvFile:

      value = csvwriter(csvFile)

      valuewriterow(['用户名', name])

      valuewriterow(['密  码', password])

def save_to_json(name, password):

  dictObj = {'用户名：': name, '密码：': password}

  with open('passwordjson', 'w', encoding='UTF-8') as jsonFile:

      jsondump(dictObj, jsonFile)

if __name__ == '__main__':

  while True:

      name1 = input('请输入用户名：')

      password1 = input('请输入密码：')

      name2 = input('请再次输入用户名：')

      password2 = input('请再次输入密码：')

      if name1 == name2 and password1 == password2:

          print('两次输入的用户名和密码相同')

          save_to_csv(name1, password1)  # 保存为csv文件

          save_to_json(name1, password1)  # 保存为json文件

          break

      print('两次输入的用户名和密码不一致，请重新输入！')

保存的文件在这个PY文件同一个文件夹里找。

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 *** 作与程序员在他们程序段中实际执行的 *** 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):xy

>

25,

combine(xs,ys))

combine

=

lambda

xs,ys:

map(None,

xslen(ys),

dupelms(ys,len(xs)))

dupelms

=

lambda

lst,n:

reduce(

lambda

s,t:s+t,

map(

lambda

l,nn=n:

[l]n,

lst))

print

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。

你先去>

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