python 自定义函数
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
语法
Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：
def 函数名(参数):
...
函数体
...
函数的定义主要有如下要点：
- def：表示函数的关键字
- 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
- 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
- 参数：为函数体提供数据
- 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。
以上要点中，比较重要有参数和返回值：
和其他高级语言区别:
1.声明函数名尾部要有冒号.
2.它不需要用花括号将语句块括起来，用TAB键缩进.
函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性
实例:
# 定义函数
def test_a():
print('hello world')
# 调用函数
test_a()
函数有三中不同的参数：
- 普通参数
- 默认参数
- 动态参数
def test_b(varl, var2): # 函数定义，形参,提供给使用者一个接口.
print(varl)
print(var2)
test_b(12,13) #函数调用，实参.
--------------------------------------------
12
13
默认参数
函数传递参数的默认值
def test_c(a,b=0): #第二个参数为b为默认参数，如果调用函数时不传值，就是使用默认的值
print(a,b)
test_c(1) #不输入第二个变量也是可以的
test_c(1,2) #调用时给b变量传入值后，就会使用传入的值
test_c(a=10,b=20) #指定对应传入参数的变量，也成为位置参数
---------------------------------------------------
1 0
1 2
10 20
动态参数，有如下特点：
1.可以接收任意个参数
2.动态参数有两种 *args和**kwargs ，*args必须在**kwargs之前
3.顺序：位置参数，*args，默认参数，**kwargs，其中
*args：接收的是按照位置传参的值，组织成一个元组
**kwargs：接收的是按照关键字传参的值，组成一个字典
1.> *args 接收参数操作实例
# *args:接受N个位置参数，转换成元组形式
def test_d(*args):
print(args)
test_d(1,2,3,4,5)
test_d(*[1,2,3,4,5]) # args=tuple([1,2,3,4,5])
----------------------------------------------------------
(1, 2, 3, 4, 5)
(1, 2, 3, 4, 5)
# x接收一个值，*args接收剩下的，并以一个元组返回
def test(x,*args): print(x) print(args) test(1,2,3,4,5,6,7) ------------------------------------ 1 (2, 3, 4, 5, 6, 7)
2.> **kwargs 接收参数操作实例
# **kwargs：接受N个关键字参数，转换成字典的方式
def test(**kwargs):
print(kwargs)
print(kwargs['name'])
print(kwargs['age'])
# 两者写法执行结果一样
test(name='saneri',age=18,sex='M')
#test(**{'name':'saneri','age':18})
------------------------------------------
{'name': 'saneri', 'age': 18, 'sex': 'M'}
saneri
18
更进一步操作.
# name 按位置接收saneri，age接收34，kwargs接收N个关键字，转成字典方式
def test4(name,age=18,**kwargs):
print(name)
print(age)
print(kwargs)
test4('saneri',age=34,sex='M',hobby='tesla')
-----------------------------------------------
saneri
34
{'sex': 'M', 'hobby': 'tesla'}
混搭使用.
def logger(source):
print("from %s" % source)
def test_y(name,age=18,*args,**kwargs):
print(name)
print(age)
print(args)
print(kwargs)
logger("Hello ,I am the logger source")
test_y('saneri',age=20,sex='M',hobby='test')
-------------------------------------------------
saneri
20
()
{'sex': 'M', 'hobby': 'test'}
from Hello ,I am the logger source
如果*arg也需要接收参数，那么前面不能有默认参数，不然调用时会报错.
def edu_set(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
print(name)
print(age)
print(args)
print(kwargs)
edu_set("saneri",32,"Python","CN",sex="Male")
-----------------------------------------------------------------
saneri
32
('Python', 'CN')
{'sex': 'Male'}
return语句
return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：
def sum(arg1, arg2):
# 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print("函数内 : ", total)
return total #如果不写return返回值，函数外调用将返回 None
# 调用sum函数
total = sum(10, 20)
print("函数外 : ", total)
--------------------------------------------------------------
函数内 : 30
函数外 : 30
匿名函数
当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便.（匿名函数没有函数名）
匿名函数用关键字lambda定义
定义普通函数和定义lambda函数的方法和区别.
# ###################### 普通函数 ######################
# 定义函数（普通方式）
def fun(arg):
return arg + 1
# 执行函数
result = fun(123)
# ###################### lambda ######################
# 定义函数（lambda表达式）
my_lambda = lambda arg : arg + 1
# 执行函数
result = my_lambda(123)
#lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示:
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
#通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
#关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
