刚开始学习Python函数的时候，觉得自己C语言用的很溜，Python函数应该没啥难度，结果越学越觉得自己就是孤陋寡闻，不明白的，一知半解的东西太多，觉得自己这几年完全荒废了，丧失了学习的劲头；还好在2018年初被某件事情深深的刺激到了，彻底醒悟，调整方向及时抓住这波潮流，才能勉强安慰焦虑的心灵，否则再混下去，淘汰是不可避免的。好了，废话不多说，下面就详细以自己的理解说说Python的函数吧。
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。例如定义一个求绝对值的函数：
函数定义
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return –x
在Python交互环境中定义函数时，注意Python会出现...的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>提示符下。如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符
返回多个值
函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标：
import math
def move(x, y, step,angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
import math语句表示导入math包。其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值，返回值是一个tuple元组，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple。
函数的参数
1、位置参数
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
power(x,n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。
2、默认参数
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
当调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)
设置默认参数时必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错，当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面，变化小的参数就可以作为默认参数。 定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象。
3、可变参数
在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple。把函数的参数改为可变参数：def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数。Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传递。
4、关键字参数
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字典。
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数，也可以传入任意个数的关键字参数。
>>> person('Bob', 35,city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city':'Beijing'}
>>> person('Adam', 45,gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job':'Engineer'}
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，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，函数也能接收。
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：
>>>extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24,city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city':'Beijing', 'job': 'Engineer'}
当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：
>>> extra = {'city':'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24,**extra)
name: Jack age: 24 other: {'city':'Beijing', 'job': 'Engineer'}
**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict，注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra
5、命名关键字参数
对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：
def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
# 有city参数
pass
if 'job' in kw:
# 有job参数
pass
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数：
>>> person('Jack', 24,city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下：
>>> person('Jack', 24,city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了：
def person(name, age, *args, city,job):
print(name, age, args, city, job)
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错：
>>> person('Jack', 24,'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
File '<stdin>', line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positionalarguments but 4 were given
由于调用时缺少参数名city和job，Python解释器把这4个参数均视为位置参数，但person()函数仅接受2个位置参数。命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：
def person(name, age, *,city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数：
>>> person('Jack', 24,job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数：
def person(name, age, city, job):
# 缺少 *，city和job被视为位置参数
pass
5、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、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。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、命名关键字参数和关键字参数。比如定义一个函数，包含上述若干种参数：
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
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。最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数：
>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw ={'d': 99, 'x': '#'}
>>> args = (1, 2, 3)
>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
>>> f2(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x':'#'}
所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。
函数闭包
函数闭包就是在一个函数内部定义一个函数，然后返回定义的内部函数对象，名义上是返回一个函数名（函数名即函数对象），但实际返回还包括内部函数作用域内的资源；将这些资源连同函数名打包一起返回才称之为闭包。如下例所示：
闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域装饰器就是闭包函数的一种应用场景。将在Python学习—装饰器篇，专门讲述装饰器如何实现。函数式编程与高阶函数
把函数作为参数传入或者返回一个函数，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。
函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！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。
map()和reduce()函数map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做计算
输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam','Lisa', 'Bart']：
# -*- coding: utf-8 -*-
#输入名字，变成首字母大写，其他字母小写的标准格式
def normalize(name):
str1 = ''
for i, ch in enumerate(name):
if i == 0:
str1 =str1 + ch.upper() #str.upper() 方法让字母转大写
else:
str1 =str1 + ch.lower() #str.lower() 方法让字母转小写
return str1
def normalize(name):
name=name[0].upper()+name[1:].lower()
return name
L2 = list(map(normalize, L1))
prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce
def prod(L):
def fn(x, y):
return x*y
returnreduce(fn, L)
测试代码：
from functools import reduce
defprod(L):
deff(x,y):
return x*y
return reduce(f, L)
L1 = []
while1:
s = input('请往连乘数列中添加数字：\n')
if s == 'end':
break
#s = float(s)
L1.append(s)
print('连乘列表为：\n',L1)
print('计算结果为：\n',prod(L1))
filter()函数用于过滤序列filter()接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
def is_palindrome(n):
return str(n) ==str(n)[::-1]
output=filter(is_palindrome, range(1,1001))
print(list(output))
匿名函数
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。
用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
>>> f =lambda x: x * x
>>> f
<function<lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
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同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * yPython函数的内容有很多，例如函数的对象概念、递归函数、偏函数等，不是一篇博文可以说完的，而且python还有很多常用的内置函数，模块等，这些都需要在以后的使用中慢慢消化。这篇博客使用了不少廖雪峰python教程的示例，下面附下廖雪峰的python教程网址：https://www.liaoxuefeng.com/
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