本节内容
1. 函数基本语法及特性
2. 参数与局部变量
3. 返回值
嵌套函数
4.递归
5.匿名函数
6.函数式编程介绍
7.高阶函数
8.内置函数
定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可
特性:
- 减少重复代码
- 使程序变的可扩展
- 使程序变得易维护
语法定义
def sayhi():#函数名
print("Hello, I‘m nobody!")
sayhi() #调用函数
可以带参数
def calc(x,y):
res = x**y
return res #返回函数执行结果
c = calc(a,b) ＃结果赋值给c变量
print(c)
2.函数参数与局部变量
形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量
实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值
默认参数
def stu_register(name,age,country,course):
print("----注册学生信息------")
print("姓名:",name)
print("age:",age)
print("国籍:",country)
print("课程:",course)
stu_register("王",22,"CN","python_devops")
stu_register("张春",21,"CN","linux")
stu_register("刘",25,"CN","linux")
关键参数
正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数之后。
stu_register(age=22,name=‘jeb‘,course="python",)
非固定参数
若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数
def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
print(name,age,args)
stu_register("jeb",22)
#输出
#Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
stu_register("Jack",32,"CN","Python")
#输出
# Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘)
还可以有一个**kwargs
def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
print(name,age,args,kwargs)
stu_register("jeb",22)
#输出
#Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
#输出
# Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘) {‘province‘: ‘ShanDong‘, ‘sex‘: ‘Male‘}
全局与局部变量
在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序。
当全局变量与局部变量同名时：
在定义局部变量的子程序内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。
3.返回值
要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回
注意:
- 函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
- 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
嵌套函数
name = "jeb"
def change_name():
name = "jeb2"
def change_name2():
name = "jeb3"
print("第3层打印",name)
change_name2() #调用内层函数
print("第2层打印",name)
change_name()
print("最外层打印",name)
4. 递归
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。
def calc(n):
print(n)
if int(n/2) ==0:
return n
return calc(int(n/2))
calc(10)
递归特性:
1. 必须有一个明确的结束条件
2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
堆栈扫盲http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html
递归函数实际应用案例，二分查找:
data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
def binary_search(dataset,find_num):
print(dataset)
if len(dataset) >1:
mid = int(len(dataset)/2)
if dataset[mid] == find_num: #find it
print("找到数字",dataset[mid])
elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
else:# 找的数在mid右面
print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
else:
if dataset[0] == find_num: #find it
print("找到数字啦",dataset[0])
else:
print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
binary_search(data,66)
5. 匿名函数
#这段代码
def calc(n):
return n**n
print(calc(10))
#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))
res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
print(i)
6.函数式编程介绍
函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。
一、定义
简单说，"函数式编程"是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。
函数式编程要求使用函数，我们可以把运算过程定义为不同的函数，然后写成下面这样：
var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);
这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它的意思吧：
merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")
要想学好函数式编程，不要玩py,玩Erlang,Haskell...
7.高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
def add(x,y,f):
return f(x) + f(y)
res = add(3,-6,abs)
print(res)
8. 内置参数
内置参数详解 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii