我试着运行了，报错是fixedPoint函数没有定义。
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函数得先定义后使用。举例：
def fixedPoint(x, y):
return x
def sqrt(a):
def tryit(x):
return 0.5 * (a/x + x)
return fixedPoint(tryit(a), 0.0001)
print sqrt(1)
程序分析：(ab)?a:b这是条件运算符的基本例子。
程序源代码：
实例
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
score = int(raw_input('输入分数:\n'))
if score = 90:
grade = 'A'
elif score = 60:
grade = 'B'
else:
grade = 'C'
print '%d 属于 %s' % (score,grade)
以上实例输出结果为：
输入分数:8989 属于 B
因为最后的那句return nested。
tester()()会自动调用它的返回值，而此时的返回值为nested，即def nested()这个函数，所以自然而然执行到了里面的print语句。
你可以试试把最后那就return nested改成其他的如return nestedxxx，再tester()()时就会报错了。
另外，在python里对于方法ester和nested是没有tester().nested()这种用法的，所以这样输入肯定报错的，如果ester和nested是类(class)的话才有这种写法。
希望对你有所帮助~~
Python的字典嵌套函数的代码问题?
代码写得很不好,致命的几个地方:1、用全局变量是特别不好的习惯2、用汉语拼音作为变量名,也是很差的习惯.3、所有的业务逻辑都写在一个函数中......请自己重构吧.你写的代码有一个词形容:“面条式代码”.黄哥帮你纠正了 第...
在Python语言中，可以在函数中定义函数。 这种在函数中嵌套定义的函数也叫内部函数。我们来看下面的代码：
上述代码中，定义了函数greet，在函数greet内部又定义了一个函数inner_func, 并调用该函数打印了一串字符。
我们可以看到，内部函数inner_func的定义和使用与普通函数基本相同。需要注意的是变量的作用域，在上述代码中，函数参数name对于全局函数greet是局部变量，对内部函数inner_func来说则是非局部变量。内部函数对于非局部变量的访问规则类似于标准的外部函数访问全局变量。
从这个例子我们还可以看到内部函数的一个作用，就是通过定义内部函数的方式将一些功能隐藏起来，防止外部直接调用。常见的场景是，在一个复杂逻辑的函数中，将一些小的任务定义成内部函数，然后由这个外层函数使用，这样可以使代码更为清晰，易于维护。这些内部函数只会在这个外层函数中使用，不能被其他函数或模块使用。
在Python语言中, 函数也是对象，它可以被创建、赋值给变量，或者作为函数的返回值。我们来看下面这个例子。
在上述代码中，在函数gen_greet内部定义了inner_func函数，并返回了一个inner_func函数对象。外部函数gen_greet返回了一个函数对象，所以像gen_greet这样的函数也叫工厂函数。
在内部函数inner_func中，使用了外部函数的传参greet_words（非局部变量），以及函数的参数name（局部变量），来打印一个字符串。
接下来，调用gen_greet("Hello")创建一个函数对象say_hello，紧接着调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hello, Mr. Zhang！
同样的，调用gen_greet("Hi")创建一个函数对象say_hi，调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hi，Tony！
我们可以发现，gen_greet返回的函数对象具有记忆功能，它能够把所需使用的非局部变量保存下来，用于后续被调用的时候使用。这种保存了非局部变量的函数对象被称作闭包（closure）。
那么闭包是如何实现的呢？其实并不复杂，函数对象中有一个属性__closure__，它就是在创建函数对象时用来保存这些非局部变量的。
__closure__属性是一个元组或者None类型。在上述代码中，我们可以通过下面方式查看：
函数的嵌套所实现的功能大都可以通过定义类的方式来实现，而且类是更加面向对象的代码编写方式。
嵌套函数的一个主要用途是实现函数的装饰器。我们看下面的代码：
在上述代码中，logger函数返回函数with_logging，with_logging则是打印了函数func的名称及传入的参数，然后调用func, 并将参数传递给func。其中的@wraps(func)语句用于复制函数func的名称、注释文档、参数列表等等，使得with_logging函数具有被装饰的函数func相同的属性。
代码中接下来用@logger对函数power_func进行修饰，它的作用等同于下面的代码:
可见，装饰器@符其实就是上述代码的精简写法。
通过了解了嵌套函数和闭包的工作原理，我们在使用过程中就能够更加得心应手了。
虽然觉得这么畸形的逻辑很难有实际应用，大多数都是误用。
还是顺着去解这个试了下...
def fun1(x):
sum=x
def fun2(y):
return sum+y
def fun3(z):
nonlocal sum
sum+=z
return fun2
return fun3
print(fun1(1)(2)(3))
得6
