Функция помощника с тем же именем, что и основная функция?

Question

Во время работы над курсом Intro to data analysis на Udacity я наткнулся на следующее. При написании функции ниже я не понимал, что я назвал вспомогательную функцию standardize(series) такой же, как и основная функция standardize(df). К моему удивлению, функция отлично работала.

Как интерпретатор знает, какую версию функции стандартизации использовать, когда я использую ее в df.apply(standardize)? Имеет ли это какое-либо отношение к классу аргумента (серия vs df)? Почему он не пытается использовать рекурсию? Или, если это так, я не могу понять, как это работает шаг за шагом.

grades_df = pd.DataFrame(
    data={'exam1': [43, 81, 78, 75, 89, 70, 91, 65, 98, 87], 
      'exam2': [24, 63, 56, 56, 67, 51, 79, 46, 72, 60]}, 
    index=['Andre', 'Barry', 'Chris', 'Dan', 'Emilio', 
      'Fred', 'Greta', 'Humbert', 'Ivan', 'James'] 
) 
def standardize(df): 
    ''' 
    Fill in this function to standardize each column of the given 
    DataFrame. To standardize a variable, convert each value to the 
    number of standard deviations it is above or below the mean. 
    ''' 
    def standardize(series): 
     return (series - series.mean())/series.std(ddof = 0) 
    return df.apply(standardize) 

standardize(grades_df) 

Answer 1

Чтобы ответить на «Как переводчик знать, какую версию функции стандартизировать для использования ...», он основан на определении объема правил на языке.

В большинстве языков, имена (идентификаторы для функций, переменных и т.д.) решаются из локальной области, а затем, если не найдены, прогрессирующие к следующему уровню внешнего и т.д.

В этом случае вам имеют два определения для функции «стандартизация» - первая определяется в глобальной области интерпретатора, вторая определяется внутри области действия первой. Когда вы вызываете df.apply(standardize), имя «стандартизировать» разрешается локально определенной функции (вторая), потому что локальная область поиска выполняется до просмотра внешних областей.