函数具有独立性。也就是常说的不要有太强的耦合性。要让函数能够独立于外部的东西。参数和return语句就是实现这种独立性的最好方法。
尽量不要使用全局变量，这也是让函数具有低耦合度的方法。全局变量虽然进行了函数内外通信，但是它强化了函数对外部的依赖，常常让函数的修改和程序调试比较麻烦。
如果参数的对象是可变类型的数据，在函数中，不要做对它的修改操作。当然，更多时候，参数传入的最好是不可变的。
函数实现的功能和目标要单一化。每个函数的开头，都要有简短的一句话来说明本函数的功能和目标。
函数不要太大，能小则小，根据前一条的原则，功能目标单一，则代码条数就小了。如果感觉有点大，看看能不能拆解开，分别为几个函数。
不要修改另外一个模块文件中的变量。这跟前面的道理是一样的，目的是降低耦合性。

递归

列举一个简单的例子。

>>> def newsum(lst):
...     if not lst:
...         return 0
...     else:
...         return lst[0] + newsum(lst[1:])
... 
>>> newsum([1,2,3])
6

这是一个对list进行求和的函数，当然，我没有判断传给函数的参数是否为完全由数字组成的list，所以，如果输入的list中字母，就会编程这样了：

>>> newsum([1,2,3,'q'])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 5, in newsum
  File "<stdin>", line 5, in newsum
  File "<stdin>", line 5, in newsum
  File "<stdin>", line 5, in newsum
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects

这就是本函数的缺憾了。但是，为了说明递归，我们就顾不了这么多了。暂且忽略这个缺憾。注意上面的函数中，有一句：return lst(0)+newsum(lst[1:])，在这句话中，又调用了一边函数本身。对了，这就递归，在函数中调用本函数自己。当然，区别在于传入的参数有变化了。为了清除函数的调用流程，我们可以将每次传入的参数打印出来：

>>> def newsum(lst):
...     print lst
...     if not lst:
...         return 0
...     else:
...         return lst[0] + newsum(lst[1:])
... 
>>> newsum([1,2,3])
[1, 2, 3]
[2, 3]
[3]
[]
6

这就是递归了。

其实，即使不用sum，也可以用for来事项上述操作。

>>> lst = [1,2,3]
>>> sum_result = 0
>>> for x in lst: sum_result += x
... 
>>> sum_result
6

铭记：函数是对象

还记得，在第一部分学习的时候，不断强调的：变量无类型，数据有类型，那时候遇到的数据包括字符串、数值、列表、元组、字典、文件，这些东西，都被视为对象。函数跟它们类似，也是对象。因此就可以像以前的对象一样进行赋值、传递给其它函数、嵌入到数据结构、从一个函数返回给另一个函数等等面向对象的操作。当然，函数这个对象也有特殊性，就是它可以由一个函数表达式后面的括号中的列表参数调用。

>>> def newsum(lst):        #依然以这个递归的函数为例
...     print lst
...     if not lst:
...         return 0
...     else:
...         return lst[0] + newsum(lst[1:])
... 

>>> lst = [1,2,3]

>>> newsum(lst)     #这是前面已经常用的方法
[1, 2, 3]
[2, 3]
[3]
[]
6
>>> recusion_fun = newsum   #通过赋值语句，让变量recusion_fun也引用了函数newsum(lst)对象
>>> recusion_fun(lst)       #从而变量能够实现等同函数调用的操作
[1, 2, 3]
[2, 3]
[3]
[]
6

再看一个例子，在这个例子中，一定要谨记函数是对象。在list中，可以容纳任何对象，那么，是否能够容纳一个函数中呢？

>>> fun_list = [(newsum,[1,2,3]),(newsum,[1,2,3,4,5])]
>>> for fun,arg in fun_list:
...     fun(arg)
... 
[1, 2, 3]
[2, 3]
[3]
[]
6
[1, 2, 3, 4, 5]`
[2, 3, 4, 5]
[3, 4, 5]
[4, 5]
[5]
[]
15

函数，真的就是对象啊。

既然是对象，就可以用dir(object)方式查看有关信息喽：

>>> dir(newsum)
['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'func_closure', 'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name']
>>> dir(newsum.__code__)
['__class__', '__cmp__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'co_argcount', 'co_cellvars', 'co_code', 'co_consts', 'co_filename', 'co_firstlineno', 'co_flags', 'co_freevars', 'co_lnotab', 'co_name', 'co_names', 'co_nlocals', 'co_stacksize', 'co_varnames']
>>> newsum.__code__.__doc__
'code(argcount, nlocals, stacksize, flags, codestring, constants, names,\n      varnames, filename, name, firstlineno, lnotab[, freevars[, cellvars]])\n\nCreate a code object.  Not for the faint of heart.'
>>> newsum.__code__.co_varnames  
('lst',)
>>> newsum.__code__.co_argcount
1

所以，在使用函数的时候，首先要把它放在对象的层面考量，它不是什么特殊的东西，尽管我们使用了不少篇幅讲述它，但它终归还是一个对象。