python函数
函数
什么是函数？
function 英文 -> 函数,功能
函数就是一个具有特定功能的语法结构。(代码块/组)
作用：提高代码的复用率,提高开发效率，减少后期的维护成本
定义函数
【基本结构】：
def 函数名():
实现函数功能的代码
实现函数功能的代码
实现函数功能的代码
...
函数的调用可以在任何位置进行调用,但要注意格式规范
特征：
1.函数不调用不会执行
2.函数可以调用N次不受次数限制
函数名的定义：
1.推荐使用英文，可以使用拼音，不可以使用汉字
2.可以使用数字，但是不能以数字开头
3.不可以使用特殊字符，除了下划线_
4.函数名严格区分大小写
5.函数命名要有意义
6.函数名不能和系统保留关键字冲突
7.函数名尽量不要和系统已存在的内建函数同名，以免覆盖内建函数
函数的参数
详细分析参数
(1)函数参数概念及分类
函数参数:调用时需要传递的数据.
函数参数大类分为形参和实参:
形参意思: 函数定义时的参数
实参意思: 函数调用时的参数
形实关系:函数调用时,形参和实参个数需要一一对应
如下图所示:
形参种类: 普通参数,默认参数,普通收集参数,命名关键字参数,关键字收集参数
实参种类: 普通实参,关键字实参
(2)普通参数（位置参数）普通的参数，接收实参传递的值
(3)默认参数：位于普通参数后面，具有默认值的参数
语法：(x,y=2) y就是默认参数
(4)收集参数:
普通收集参数:用于专门收集多余普通参数的是普通收集参数,形成一个新的元组
语法:参数前面加* 例:args
关键字收集参数:用于专门收集多余关键字实参的是关键字收集参数,形成一个新的字典
语法:参数前面加** 例:**kwargs
(5)命名关键字参数:定义时放在号后面的参数,调用时强制必须传入指定参数名才能调用
语法:(a,,x) x是命名关键字参数
如果函数参数中已经有了收集参数，那么收集参数后面的参数即为命名关键字参数
语法:(args,x,y)
(6)形参声明的位置顺序:
普通参数 -> 默认参数 -> 收集参数 -> 命名关键字参数 -> 关键字收集参数
def func(a,b,c=1,args,d,**kw)
a,b为普通参数，c是默认参数，args是收集参数，d是命名关键字参数，kw是关键字收集参数
极少出现五种参数同时出现的情况
def func(a,b=2,,c,d,**kw)
a为普通参数，b是默认参数，c，d是命名关键字参数 ，kw是关键字收集参数
(7)注意：实参将值传递给形参的过程，本质上就是变量赋值操作
所有参数的摆放问题
1.实参：普通实参在前，关键字参数在后
2.形参：
关键字收集参数一定在最后出现
收集参数推荐在普通参数之后使用
推荐顺序：普通形参,收集参数,关键字收集参数
函数文档
1.使用help函数查看
help(函数名)
2.函数名.__doc__
print(函数名.__doc__)
函数的返回值
函数执行完毕之后可以得到一个结果，该结果可以被接受或者使用
函数划分为两大类：
执行过程函数：函数执行之后没有任何结果可以在函数之外接收到（没有return语句的函数）
具有返回值的函数：函数执行之后可以返回一个结果到函数之外被接收或者使用（具有return语句）
return：返回的意思
执行过程函数：送外卖的，把外卖送给客户，结束了（送外卖是过程，送完之后没得到任何东西）
具有返回值的函数：送外卖，把外卖送给客户，结束了得到了钱（送外卖是过程，送完之后得到了钱）
return的另外一个作用：
终止函数执行，函数运行过程中一旦执行了return语句，那么函数就会结束执行。
id() 具有返回值的函数
type() 具有返回值的函数
int() 具有返回值的函数
....
print() 执行过程函数 没有返回值 只有一个None值 （None表示没有值）
变量的作用域
变量名不能和系统保留关键字冲突
import keyword
print(keyword.kwlist) # 查询系统保留关键字
变量的作用域：变量的有效范围
分类：
全局变量：在函数内外都有效的变量就是全局变量(使用global关键字声明)
局部变量：仅仅在函数内部有效的变量就是局部变量
手术麻醉：
全身麻醉：相当于全局变量
局部麻醉：相当于局部变量
全局变量（特征）：
1.在函数外部可以正常访问
2.在函数内部也可以正常访问
局部变量（特征）：
1.在函数外部不可以访问
2.在函数内部可以访问
locals() 获取当前作用域的变量(在局部中,是获取locals()之前的所有变量)
globals() 获取当前位置的全部全局变量。
pritn(locals())
print(globals())
将局部变量提升为全局变量：
在函数内部使用global关键字可以将局部变量提升为全局变量。
真正的全局变量：
使用global关键字对全局变量进行声明才可以在函数内部任意操作，否则在函数内部只能访问，而不能修改
变量作用域链：
变量的有效范围可以向函数内部层层传递
如果其他的函数内部没有使用global，可以访问变量
如果其他的函数中使用gloabl，可以进行任何操作
nonlocal是在Python3.2之后引入的一个关键字，它是用在封装函数中的。
nonlocal 适用于在局部函数中的局部函数， 把内层的局部变量设置成上一个外层局部可用，但是还不是全局的。他与global可以混合使用,下面的代码示例可以分出global与nonlocal区别
def scope_test():
def do_local():
spam = "局部变量" #1
def do_nonlocal():
nonlocal spam #使用外层的spam变量
spam = "nonlocal 变量" #2
def do_global():
global spam
spam = "global 变量" #3
spam = "test spam"
do_local()
print("本地分配后:", spam)
do_nonlocal()
print("nonlocal分配后:",spam)
do_global()
print("global分配后:",spam)
scope_test()
print("全局范围:",spam)
递归函数
在当前函数当中调用当前函数本身的函数就是递归函数。
递归的运行特性：先进后出
闭包
闭包的定义:
内函数使用外函数的局部变量，并且外函数将内函数返回出来的方法叫闭包,
返回的内函数叫 闭包函数.
闭包的特点:
外函数的临时变量会在将来的内部函数中用到,
自己调用结束后会把外函数的临时变量与内函数绑定,不释放
将来调用内函数的时候仍可使用外函数变量.
闭包的意义:
闭包可以优先使用外函数中的变量,并对闭包中的值起到了封装保护的作用.外部无法访问.
迭代器
迭代器:能被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator 迭代器是对象)
特征:迭代器会生成惰性序列,它通过计算把值依次的返回,一边循环一边计算而不是一次性得到所有数据
优点:需要数据的时候,一次取一个,可以大大节省内存空间.而不是一股脑的把所有数据放进内存.
惰性序列:没有一次性的把所有数据都放在序列中,而是遍历一个放一个,这样的序列
检测：
from collections import Iterable，Iterator
--Iterable可迭代的 Iterator迭代器
isinstance() 判断数据类型，返回bool值
list1 = [1,2,3,4,5]
result = isinstance(list1,list)
print(result)
iter(Iterable)
功能：使用iter可以把可迭代数据变成迭代器
参数：Iterable（可迭代对象）
返回值：迭代器
zip(Iterable,Iterable,...)
功能:从参数中的多个可迭代对象取元素组合成一个新的迭代器,迭代器的组成元素是元组.
参数:Iterable（可迭代对象）
返回值:返回一个zip对象(迭代器)，其内部元素为元组
*zip()函数是zip()函数的逆过程，将zip对象变成原先组合前的数据。
表达式：
表达式是指变量和操作符(或叫运算符)的组合。
Python代码由表达式和语句组成,并由Python解释器负责执行。它们的主要区别是表达式的结果一定是一个值，而语句表示的是一个动作，而不是生成或者返回一个值（如调用，for，else，pass，break，continue，def，import，from等）。
lambda表达式
是函数的另外一种表示方式而已。本质上还是一个函数
变形金刚： 人型状态：函数 (功能丰富)
汽车状态：lambda表达式（功能简单）
格式： 变量名 = lambda 参数,参数... : 返回值
注意：
lambda表达式功能比较单一，只能实现简单的数据运算或者判断，无法使用循环或者复杂的操作 所以lambda常用于数据过滤
带有分支的格式：
变量名 = lambda 参数,参数.. : 真值 if 条件表达式 else 假值
def getsex(sex):
#检测性别返回单词
if sex == '男':
return 'man'
else:
return 'woman'
内建函数
内建函数：系统启动python的时候就加载并且可以使用的函数。
类型转换相关：
int() 将其他数据类型转换为整型
float() 将其他数据类型转换为浮点型
bool() 将其他数据类型转换为布尔值
complex() 将其他数据类型转换为复数
list() 创建空列表，或者将其他数据类型转换为列表
tuple() 创建空元组，或者将其他数据类型转换为元组
dict() 创建空字典，或者将其他数据类型转换为字典
str() 将其他数据类型转换为字符串
变量相关函数：
id() 获取数据的id标识
type() 获取数据的类型字符串
print() 打印护具
locals() 打印当前环境中的所有变量，常用于检测某个变量是否声明,结果是字典
数学相关的函数：
abs() 获取一个数据的绝对值
变量 = abs(数据)
sum() 计算一个容器的数据的和
变量 = sum(容器)
max() 获取容器数据的最大值
格式1：
变量 = max(容器数据)
格式2：
变量 = max(数据1,数据2....)
min() 获取容器数据的最小值
格式1：
变量 = min(容器数据)
格式2：
变量 = min(数据1,数据2....)
pow() 计算一个数值的N次方
变量 = pow(底数,次方数)
round() 对一个数值进行四舍五入操作
变量 = round(数值)
注意：round函数操作时，如果是N.5的数值，采取N奇数进一，N偶数舍弃的操作
range() 产生一个连续数据的生成器
格式1：产生从0到指定数据之间的所有连续整数，不包含结束值
变量 = range(结束值)
格式2：产生从开始值到结束值之间的所有连续整数，不包含结束值
变量 = range(开始值,结束值)
格式3：产生从开始值到结束值之间的所有整数，使用跳步值增加的整数（跳步值默认为1）
变量 = range(开始值,结束值,跳步值)
进制转换函数：
bin() 将数值转换为2进制字符串
变量 = bin(数值)
oct() 将数值转换为8进制字符串
变量 = oct(数值)
hex() 将数值转换为16进制字符串
变量 = hex(数值)
ascii码转换相关（了解）：
A-Z 65-90
a-z 97-122
0-9 48-57
chr() 将ascii编码转换为字符
变量 = chr(ascii码数值)
range(0,1114111)
ord() 将字符转换为其对应的ascii码
变量 = ord(字符)
其他内建函数：
input() 接受用户输入的信息 ,接受的结果为字符串
格式：变量 = input('提示信息')
高阶函数
高阶函数:能够把函数当成参数传递的就是高阶函数 (sorted map reduce filter )
sorted(iterable,reverse=False,key=函数)
功能: 排序
运行原理：把可迭代数据里面的数据,一个一个拿到函数里面进行处理,按照return的结果进行排序，得到一个新的列表
参数:
iterable:可迭代数据(容器类型数据,range对象,迭代器)
reverse(可选) :是否反转 默认False 不反转 , True 反转
key(可选) :函数 自定义 或 内置函数
返回值:排序后的结果（新的列表）
map(func,iterable)
map() 函数是python内置的高阶函数，对传入的可迭代对象里的每一个元素进行处理，返回一个新的处理之后的迭代器
功能: 把可迭代数据里面的数据,一个一个拿到函数里面进行处理,得到一个迭代器并返回。
参数: func 函数
iterable 可迭代的数据(容器类型数据,range对象,迭代器)
返回值: 迭代器
reduce(func,iterable)
reduce() 函数在 python 2 是内置函数， 从python 3 开始移到了 functools 模块。
使用方法：from functools import reduce
功能:
一次性从iterable拿出两个值,扔到func里面做运算,得出一个计算结果
然后,把这个计算结果和iterable里面的第三个数据,继续扔到func里面做运算,以此类推
即:不停地从iterable里面拿数据,直到运算结束为止
参数:
func : 内置函数 或 自定义函数
iterable:可迭代的数据 (容器类型数据,range对象,迭代器)
返回值: 最终的结果
filter(func, iterable)
功能: 过滤数据 (return True 保留数据,return False 舍去数据)
接收两个参数，第一个为函数，第二个为可迭代对象，可迭代对象的每个元素作为参数传递给函数进行判断，
然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到迭代器中。
参数:
func : 判断函数
iterable: 可迭代的数据(容器类型数据,range对象,迭代器)
返回值:
迭代器
