目录

• 1 函数定义与调用
• • 1.1 自定义模块函数
  • 1.2 函数的返回值 return
• 2 参数的传递方式
• • 2.1 位置参数
  • 2.2 默认值参数
  • 2.3 关键参数
  • 2.4 可变长度参数(收集和分配参数)
  • • 2.4.1 收集位置参数
    • 2.4.2 分配位置参数,函数参数的序列解包
    • 2.4.3 收集关键字参数
    • 2.4.4 分配关键字参数
• 3 变量的作用域
• • 3.1 局部变量
  • 3.2 全局变量
  • 3.3 global:可以将局部变量变成全局变量
• 4 匿名函数 Lambda
• • 4.1 lambda函数和filter函数连用
  • 4.2 lambda函数和map函数连用
  • 4.2 应用场景
• 5 递归
• 6 内置函数
• • 6.1 数据类型相关
  • 6.2 逻辑判断相关
  • • 6.2.1 all()函数
    • 6.2.2 any()函数
  • 6.3 数学相关
• 7 模块函数
• • 7.1 导入模块
  • 7.2 random模块
  • 7.3 math模块

1 函数定义与调用

• 函数定义：def return 语句，形参
• 函数调用：实参
  • 实参是实际占用内存地址的实实在在的参数，而形参只是意义上的一种参数，在定义的时候是不占内存地址的

def 函数名（参数1，参数2...）:代码块(函数要实现的功能)return 返回值
#其中,函数的参数和返回值不是必须要写的,如果一个函数没有reutrn语句(也就是没有返回值)，它实际上有一个隐式return语句，返回值为None，类型为'NoneType'。

1. 函数没有给定参数和返回值
   print函数打印出来的东西只是给你看一下,是nonetype没有数据类型,没有输出,结果不能参与运算

• 案例一
  
• 案例二

def PR():print("===================")print("人生苦短,我学Python")print("===================")

2. 函数给定参数，没有给返回值
   

1.1 自定义模块函数

1. 编写想要封装进模块的函数
2. 把这些函数放到一个空的ipynb文件里
3. 重命名(给文件取名),另存为.py格式
4. 查看Python的搜索路,把 .py文件放到任意一个搜索路径的文件夹里(只需要放一个可以)

import sys
sys.path   #查看Python的搜索路径

5. 导入模块,通过模块调用里面的函数

1.2 函数的返回值 return

1. print函数打印出来的东西只是给你看一下,是nonetype没有数据类型,没有输出,结果不能参与运算
2. 将函数处理结果送出函数外部,可以进行接收
3. 当函数运行到return,函数终止
4. 返回多个值, 多个变量加逗号分隔

2 参数的传递方式

2.1 位置参数

按照位置传参,位置参数

2.2 默认值参数

函数定义阶段直接赋值了的形参

如果调用的时候为参数指定值，则指定值覆盖默认值，按照指定值进行计算

2.3 关键参数

函数调用阶段按照形参名赋值的实参

注意：当位置参数和关键字参数混用，位置参数在前,关键字参数在后

2.4 可变长度参数(收集和分配参数)

就是说只指定一个参数，然后允许调用函数时传入任意数量的参数。

• 在定义的时候,一颗星表示收集位置参数,两颗星表示收集关键字参数
• 在调用的时候,一颗星表示分配位置参数,两颗星表示分配关键字参数

2.4.1 收集位置参数

*args 把多余的位置参数以元组的形式储存

2.4.2 分配位置参数,函数参数的序列解包

2.4.3 收集关键字参数

**args 把多余的关键字参数以字典的形式存储

2.4.4 分配关键字参数

3 变量的作用域

3.1 局部变量

• 函数内部的变量叫做局部变量， 局部变量只能在函数内部被使用， 用完就释放

• 当局部变量和全局变量名字相同时， 自定义函数内优先使用局部变量
  

• 自定义函数内部有局部变量的用局部变量,没有局部变量的,用全局变量
  

3.2 全局变量

• 在自定义函数外边定义的变量叫做全局变量
• 全局变量能在函数的任意位置被使用

3.3 global:可以将局部变量变成全局变量

• 可以使用global关键字在函数内部定义一个全局变量， 全局变量能在函数的任意位置被使用
• 如果在自定义函数中修改全局变量，那么就需要使用global进行声明，否则出错

4 匿名函数 Lambda

Lambda函数是自定义函数的一种,专指用关键字” lambda”定义的无名短函数。

a = lambda x,y,z: x+y+z
a(1,2,3)
#out:6

4.1 lambda函数和filter函数连用

ilter()过滤后，返回的是结果为真（即不等于0）的对象

'''
filter函数:- filter（）有两个参数。第一个参数可以是一个函数，也可以是一个None。- 如果是第一个参数是函数的话，则将第二个迭代数据里的每一个元素作为函数的参数进行计算，把返回True的值筛选出来；- 如果第一个参数为None，则直接将第二个参数中为True的值筛选出来。
ilter()过滤后，返回的是结果为真（即不等于0）的对象
'''
temp = filter(None,[1,2,0,False,True])list(temp)  #filter保留结果为真的原数据，筛除结果为假的原数据
#[1, 2, True]

案例：

#写一个筛选奇数的过滤器
def is_odd(n):return n%2
list(filter(is_odd,range(10)))#使用lambda简化上述函数
list(filter(lambda n:n%2,range(10)))

4.2 lambda函数和map函数连用

map()遍历，返回的是计算结果

'''
map:映射
map()也有两个参数，仍然一个是函数，一个是可迭代序列，将序列的每一个个元素作为函数的参数进行运算加工，直到可迭代序列每个元素加工完毕，返回所有加工后的元素构成的新序列。
map()遍历，返回的是计算结果
'''
[*map(lambda x:x%2,range(10))]
#out: [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]

4.2 应用场景

1. python编写一些程序的脚本时，使用lambda就可以省下来定义函数的过程。比如写一个简单的脚本管理服务器，就没有必要定义函数，再去调用它。直接使用lambda函数，可以使程序更加简明。
2. 一些只需要调用一两次的函数，就没有必要为了想个合适的函数名字而费精力了，直接使用lambda函数就可以省去取名的过程。
3. 阅读普通函数，通常需要跳到开头def定义的位置，使用lambda函数可以省去这样的步骤。

5 递归

函数自己调用自己，注意递归停止条件

#累加
def add_sum(n):if n == 1:return 1else:return n+add_sum(n-1)

add_sum(10)
#out: 55

6 内置函数

可以直接用函数名调用

6.1 数据类型相关

int() , bool() , float() , str() , list() , set() , tuple() ,dict() ,type()

6.2 逻辑判断相关

6.2.1 all()函数

如果bool（x）对于可迭代的所有值x为True，则返回True。如果iterable为空，则返回True

6.2.2 any()函数

如果bool（x）对于可迭代的任何x为True，则返回True。如果iterable为空，则返回False。

6.3 数学相关

求和：sum()
求绝对值：abs()
求最小值：min()
求最大值：max()
求长度：len()
生成随机数：range(),
求m的n次幂：pow(m,n)
四舍五入：round()【*.5的时候，返回距离原数据最近的偶数，精度可以取负值：round(156.433,-1)】
求商和余数: divmod()
zip函数：将等长的列表或元组组合成字典

7 模块函数

通过模块名进行调用,如math.sin()等 (前提是先导入(import)第三方模块)

7.1 导入模块

1. import math #第一种导入模块的方式
2. import math as mt #第二种导入模块的方式 最常用的
3. from math import sin #第三种导入模块的方式

7.2 random模块

7.3 math模块