# python函数
def fun():
return 1,"abcd",2>1
print(fun())
print(type(fun()))
print(fun()[1])
# 值传递和引用（地址）传递
# 值传递：适用于实参类型为不可变类型（字符串、数字、元组）
# 引用（地址）传递：适用于实参类型为可变类型（列表、字典）
# 区别：值传递，形参改变，不会改变实参的值；引用传递，形参改变，会改变实参的值。
list1 = [1,2]
def fun(obj):
obj[0] = 2
print('形参的值', obj)
fun(list1)
print('实参的值', list1)
# 关键字参数
# 特点：1、对参数位置没有要求；2、但如果位置参数和关键字参数混用时，关键字参数必须位于所有位置参数之后。
def fun(str1,str2):
print('str1:', str1, end=' ')
print('str2:', str2)
fun('111', '222')
fun('111', str2='222')
fun(str2='222', str1='111')
# 默认参数
# 定义函数时，默认参数必须位于所有没有默认值参数的后面。
def fun(str1,str2='444'):
print('str1:', str1, end=' ')
print('str2:', str2)
fun('333','555')
fun('333')
# 可变参数
# 接收的实参数量不确定时，创建形参*obj，相当于创建了一个名为obj的空元组，并将接收到的参数封装进去
def fun(*obj):
print('可变参数',obj)
fun('str1','str2')
# 位置参数+可变参数（非关键字参数）
# 需要将可变参数的形参放在最后
def fun(str1,*obj):
print('位置参数',str1,'可变参数（非关键字参数）',obj)
fun('str1','str2','str3')
# 位置参数+可变参数（关键字参数）
# 创建形参**obj，相当于创建了一个名为obj的空字典，并将接收到的参数封装进去
def fun(str1,**obj):
print('位置参数',str1,'可变参数（关键字参数）',obj)
fun('str1',str2='2',str3='3')
# 位置参数+可变参数（非关键字参数）+可变参数（关键字参数）
def fun(str1,*obj1,**obj2):
print('位置参数',str1,'可变参数（非关键字参数）',obj1,'可变参数（关键字参数）',obj2)
fun('str1','str2',str3='3')
# 逆向参数收集
# 列表、元组前添加*，字典前添加**
def fun(a,b):
print(a,b)
list1 = (1,2)
dict1 = {'a':3, 'b':4} # 字典的key必须与函数的形参一致
fun(*list1)
fun(**dict1)
# 多个返回值
# 多个值以元组的方式返回
def fun(a,b):
return a,b,a+b
print(fun(1,2))
# partial偏函数
from functools import partial
def fun(a,b):
print(a,b)
fun1 = partial(fun,a=1)
fun2 = partial(fun,1)
fun1(b=2) # 此处必须使用关键字参数，使用位置参数为被认为按位置传参给a，程序会报错
fun2(2)
# 全局变量
a = "全局变量" # 函数外定义的变量，一定是全局变量
def fun():
print(a)
fun()
# 函数内定义全局变量
def fun():
global a
a = "函数内的全局变量"
print(a)
fun()
print('print自己打印', a)
# 函数赋值给其它变量执行
def fun():
print("函数赋值给其它变量，使用其他变量来调用函数")
fun1=fun
fun1()
# 闭包函数（又称闭合函数）
# 闭包中外部函数返回的不是一个具体的值，而是一个函数。
# 一般情况下，返回的函数会赋值给一个变量，这个变量可以在后面被继续执行调用。
def fun(a):
def fun1(b):
return b**a
return fun1
square = fun(2) # 计算平方
cube = fun(3) # 计算立方
print(square(10))
print(cube(10))
# lambda表达式（又称匿名函数）,常用来表示内部仅包含1行表达式的函数。
# 格式：name = lambda [list] : 表达式
# [list]：可选参数，函数的参数列表
add = lambda x,y:x+y
print(add(1,2))
'''相当于
def add(x,y):
return x+y
'''
# 优势
# 1、对于单行函数，使用lambda表达式可以省去定义函数的过程，让代码更加简洁；
# 2、对于不需要多次复用的函数，使用lambda表达式可以在用完之后立即释放，提高程序执行的性能
# eval()和exec()，用于执行字符串表达式（字符串一定要是可执行的代码），在使用Python开发服务端程序时，这两个函数应用得非常广泛。
# 区别eval返回结果，exec返回None
# 格式：eval或exec(str[,globals[,locals]])
# globals：变量作用域，全局命名空间，如果没有提供这个参数，默认使用python的全局命名空间
# locals：变量作用域，局部命名空间，locals的变量与globals冲突时，以locals为准
a=10
b=20
c=30
g={'a':6, 'b':8} #定义一个字典
t={'b':100, 'c':10} #定义一个字典
print('eval返回的结果',eval('a+b+c',g,t))
print('exec返回的结果',exec('a+b+c',g,t))
# 函数式编程
# map(function, iterable, ...)根据提供的函数对指定序列做映射
list1 = [1,2,3,4]
list2 = [2,3,4,5]
newlist = map(lambda x,y:x+y, list1,list2)
print(list(newlist))
# filter(function, iterable)
# 对iterable中的每个元素都用function函数判断,并返回True或False,最后将返回True的元素组成一个新的可遍历集合
newlist = filter(lambda x:0==x%2, list1)
print(list(newlist))
# reduce(funtion, iterable)对一个集合做一些累积操作
import functools # reduce()在python3.x中已经被移除，放入functools模块
sum1 = functools.reduce(lambda x,y:x+y, list1)
product = functools.reduce(lambda x,y:x*y, list1)
print(sum1)
print(product)
