想想看，如果已编写了一些代码，现在需要在另一个地方再次使用，该怎么办呢？

比如，编写好了一段代码，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）。

运行上述代码后，fibs 将包含前10个斐波那契数。

上述代码只是计算出前10个斐波那契数。 当然了，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。

但是，如果要使用这些数字做其他事情，该如何办呢？

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：只是让计算机这样做，而没有具体地告诉它如何做。 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。

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，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，电影院就在左边。” 肯定能明白。这里的关键是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，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，却未置一词。 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。