对于Python编程的学习还是存在一定的难度，今天就让我们从多个角度来学习Python基础知识，快速入门Python行列。
一、函数基础
简单地说，一个函数就是一组Python语句的组合，它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程，那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用。
有了函数，我们可以在很大程度上减少复制及粘贴代码的次数了（相信很多人在刚开始时都有这样的体验）。我们可以把相同的代码可以提炼出来做成一个函数，在需要的地方只需要调用即可。那么，这样就提高了代码的复用率了，整体代码看起来比较简练，没有那么臃肿了。函数在Python中是最基本的程序结构，用来最大化地让我们的代码进行复用；与此同时，函数可以把一个错综复杂的系统分割为可管理的多个部分，简化编程、代码复用。
接下来我们看看什么是函数，及函数该如何定义。有两种方式可以进行函数的定义，分别是def及lambda关键字。
1.函数定义
先总结一下为什么要使用函数？
代码复用最大化及最小化冗余代码；
过程分解（拆解）。把一个复杂的任务拆解为多个小任务。
函数定义的语法为：
deffunc_name(arg1,arg2,arg3,...,argN):
statement
returnvalue
根据上面定义，可以简单地描述为：Python中的函数是具有0个或多个参数，具有若干行语句并且具有返回值（返回值可有可无）的一个语句块（注意缩进）。
那么我们就定义一个比较简单的函数，该函数没有参数，进入ipython交互式环境：
In[1]:defhello():
...:print('Leavemealone,theworld')
...:
调用（执行）该函数：
In[2]:hello()
Leavemealone,theworld
我们发现hello()函数并没有return语句，在Python中，如果没有显式的执行return语句，那么函数的返回值默认为None。
我们说过，定义函数有两种形式，另外一种形式是使用lambda来定义。使用lambda定义的函数是匿名函数，这个我们在后面的内容进行讲解，这里暂且不表。
二、函数参数
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂的逻辑被封装起来，调用者无需了解。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
1.默认参数
默认参数使得API简洁，但不失灵活性。当一个参数有默认值时，调用时如果不传递此参数时，会使用默认值。
definc(init,step=1):
returninit+step
#调用一下这个函数
>>>inc(3)
4
>>>inc(3,2)
5
默认参数有一个坑，就是非默认参数要放到默认参数的前面（不然Python的解释器会报语法错误）。允许有多个默认参数，但默认参数需要放在参数列表的最后面。
defappend(x,lst=[]):
returnlst.append(x)
此函数有问题。（函数中的形参是全局变量？lst在append函数中叫lst，但在全局作用域中，我们不知道lst具体叫什么名字。）
修改之后的函数为：
defappend(x,lst=None):
iflstisNone:
lst=[]
lst.append(x)
returnlst
通常来说，当默认参数是可变的时候，需要特别注意作用域的问题，我们需要上述的技巧（不可变的数据类型是值传递，可变的数据类型是引用传递。）。目前可变的对象为list，dict，set，bytearray。
默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下：
#先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回
defadd_end(L=[]):
L.append('END')
returnL
当我们正常调用时，结果似乎不错：
>>>add_end([1,2,3])
[1,2,3,'END']
>>>add_end(['x','y','z'])
['x','y','z','END']
当我们使用默认参数调用时，一开始结果也是对的：
>>>add_end()
['END']
但是，再次调用add_end()时，结果就不对了：
>>>add_end()
['END','END']
>>>add_end()
['END','END','END']
原因解释如下：
Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
所以，定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：
defadd_end(L=None):
ifLisNone:
L=[]
L.append('END')
returnL
为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
2.位置参数
我们先写一个计算x^2的函数：
defpower(x):
returnx*x
对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x：
>>>power(5)
25
>>>power(15)
225
现在，如果我们要计算x^3怎么办呢？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x^4、x^5、x^n，怎么办？我们不可能定义无限多个函数，我们可以把power(x)修改为power(x,n)，用来计算x^n，说写就写：
defpower(x,n):
s=1
whilen>0:
n=n-1
s=s*x
returns
3.关键字参数
可变参数允许我们传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。示例如下：
defperson(name,age,**kwargs):
print('name:',name,'age:',age,'other:',kwargs)
函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kwargs。在调用该函数时，可以只传入必选参数：
>>>person('LavenLiu',25)
name:LavenLiuage:25other:{}
也可以传入任意个数的关键字参数：
>>>person('LavenLiu',25)
name:LavenLiuage:25other:{}
>>>person('Taoqi',25,city='Hebei')
name:Taoqiage:25other:{'city':'Hebei'}
>>>person('James',31,gender='M',job='NBAplayer')
name:Jamesage:31other:{'gender':'M','job':'NBAplayer'}
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：
>>>kwargs={'city':'Hebei','job':'Test'}
>>>person('Taoqi',25,**kwargs)
name:Taoqiage:25other:{'city':'Hebei','job':'Test'}
4.位置参数和关键字参数
位置参数和关键字参数是函数调用时的概念。
当默认参数和关键字参数结合起来用的时候，很有用。
关键字参数必须写在位置参数之后，否则会抛出语法错误。
defminus(x,y):
returnx-y
minus(3,5)#位置参数，位置传参
minus(5,3)#位置参数，位置传参
minus(x=5,y=3)#关键字参数，关键字传参
minus(y=3,x=5)#关键字参数，关键字传参
位置参数和关键字参数可以共存，但是关键字参数必须写到位置参数之后。
5.可变位置参数
可变位置参数用*定义，在函数体内，可变位置参数是一个元组。
可变位置参数。
In[1]:deffn(*args):
...:print(args)
...:
In[2]:fn((1,2,3,4))
((1,2,3,4),)
In[3]:tup01=(1,2,3,4)
In[4]:fn(tup01)
((1,2,3,4),)
In[5]:fn(*tup01)
(1,2,3,4)
在python的函数中，还可以定义可变参数。可变参数就是传入的参数个数是可变的。
In[6]:defcacl(*numbers):
...:sum=0
...:forninnumbers:
...:sum=sum+n*n
...:returnsum
...:
In[7]:nums=[1,2,3]
In[8]:cacl(*nums)#这里如果不在nums前面加*，有问题吗？
Out[8]:14
6.可变关键字参数
可变关键字参数使用**定义，在函数体内，可变关键字参数是一个字典。可变关键字参数的key都是字符串，并且符合标识符定义规范。
deffn(**kwargs):
print(kwargs)
dict01={'name':'LavenLiu','age':29}
fn(**dict01)
#fn(dict01)
fn(name='LavenLiu',age=29)
{'name':'LavenLiu','age':29}
{'name':'LavenLiu','age':29}
可变位置参数只能以位置参数的形式调用
可变关键字参数只能以关键字参数的形式调用
可变位置参数必须在可变关键字参数之前
In[18]:deffn(*args,**kwargs):
...:print(args)
...:print(kwargs)
...:
In[19]:fn(1,2,3,a=1,b=2)
(1,2,3)
{'a':1,'b':2}
In[20]:deffn(*args,x,y):
...:print(args)
...:print(x,y)
...:
In[21]:fn(1,2,3,4)
TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)
<ipython-input-21-0ab4fbc96a17>in<module>()
---->1fn(1,2,3,4)
TypeError:fn()missing2requiredkeyword-onlyarguments:'x'and'y'
In[22]:fn(1,2,x=3,y=4)
(1,2)
34
可变参数后置
可变参数不和默认参数一起出现
7.参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数
比如定义一个函数，包含上述4种参数：
>>>deffunc(a,b,c=0,*args,**kwargs):
...print('a=',a,'b=',b,'c=',c,'args=',args,'kwargs=',kwargs)
在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
>>>func(1,2)
a=1b=2c=0args=()kwargs={}
>>>func(1,2,c=3)
a=1b=2c=3args=()kwargs={}
>>>func(1,2,3,'a','b')
a=1b=2c=3args=('a','b')kwargs={}
>>>func(1,2,3,'a','b',x=99)
a=1b=2c=3args=('a','b')kwargs={'x':99}
>>>
最神奇的是通过一个tuple和dict，我们也可以调用该函数：
>>>args=(1,2,3,4)
>>>kwargs={'x':99}
>>>func(*args,**kwargs)
a=1b=2c=3args=(4,)kwargs={'x':99}
所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args,**kwargs)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
8.参数解构
参数解构发生在函数调用时，可变参数发生函数定义的时候。参数解构分为两种形式，一种是位置参数解构，另一种是关键字参数解构。
参数结构的两种形式：
位置参数解构，使用一个星号。解构的对象为可迭代对象，解构的结果为位置参数。
关键字参数解构，使用两个星号。解构的对象为字典，解构的结果为关键字参数。
位置参数解构的一个例子：
In[23]:deffn(a,b,c):
...:print(a,b,c)
...:
In[24]:lst=[1,2,3]
In[25]:fn(lst[0],lst[1],lst[2])
123
#也可以进行如下形式的调用
In[26]:fn(*lst)#这种做法就叫参数解构
123
#*号可以把线性结构解包成位置参数
lst=[1,2,3,4]
fn(*lst)#->fn(lst[0],lst[1],lst[2],lst[3])
TypeError:fn()takes3positionalargumentsbut4weregiven
#这里就报错了，本来这个函数只能接收3个位置参数，lst有四个元素，通过参数解构之后，就变成了4个参数，所以就报错了。
接下来看字典解构的例子：
In[27]:d={'a':1,'b':2,'c':3}
In[28]:fn(**d)
123
#**可以把字典解构成关键字参数
参数解构发生在函数调用时。解构的时候，线性结构的解构是位置参数，字典解构是关键字参数。
传参的顺序：位置参数，线性结构解构；关键字参数，字典解构。尽量的少的同时使用两种解构，除非你真的知道在做什么。
In[29]:deffn(a,b,c,d):
...:print(a,b,c,d)
...:
In[30]:fn(0,*[2],c=1,**{'d':3})
0213
9.参数槽(keyword-only参数)
Python3中引入的。
deffn(a,b,c):
print(a,b,c)
fn(a=1,b=2,c=3)
如果要强制传入的参数为关键字参数：
deffn(*,a,b,c):
print(a,b,c)
>>>fn(1,2,3)
Traceback(mostrecentcalllast):
File"<pyshell#17>",line1,in<module>
fn(1,2,3)
TypeError:fn()takes0positionalargumentsbut3weregiven
>>>fn(a=1,b=2,c=3)
123
#*之后的参数，必须以关键字参数的形式传递，称之为参数槽。
参数槽通常和默认参数搭配使用。
>>>deffn(a,b,*,x,y):
print(a,b)
print(x,y)
>>>fn(1,2,3,4)
Traceback(mostrecentcalllast):
File"<pyshell#23>",line1,in<module>
fn(1,2,3,4)
TypeError:fn()takes2positionalargumentsbut4weregiven
>>>fn(1,2,x=3,y=4)
12
34
>>>fn(1,2,**{'x':3,'y':4})
12
34
deffn(a,b,*):
print(a,b)
deffn(a,b,*):
...print(a,b)
File"<stdin>",line1
SyntaxError:namedargumentsmustfollowbare*
几个例子：
deffn01(*,x=1,y=5):
print(x)
print(y)
>>>fn01()
1
5
deffn02(x=1,*,y):
print(x)
print(y)
>>>fn02(y=3)
1
3
参数槽之坑：
*之后必须有参数
非命名参数有默认值时，命名参数可以没有默认值
默认参数应该在每段参数的最后
使用参数槽时，不能使用可变位置参数，可变关键之参数必须放在命名参数之后
三、高级用法
1.递归函数
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
deffact(n):
ifn==1:
return1
returnn*fact(n-1)
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
2.匿名函数lambda
python使用lambda来创建匿名函数。
lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda函数拥有自己的名字空间，且不能访问自有参数列表之外或全局名字空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
fib=lambdan,x=0,y=1:xifnotnelsefib(n-1,y,x+y)
print(fib(20))
3.Python函数中的多态
一个操作的意义取决于被操作对象的类型：
deftimes(x,y):
returnx*y
>>>times(2,4)
>>>8
times('Python',4)#传递了与上不同的数据类型'PythonPythonPythonPython'.
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