函数

本节导读：

函数的定义与特性
函数的创建
函数的参数
函数的返回值
函数的作用域（局部变量和全局变量）
匿名函数
函数的高级用法

一函数的定义与特性

定义:

　　函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可

特性:

减少重复代码
使程序变的可扩展
使程序变得易维护

二函数的创建与调用：

# 创建函数
def sayhi():
    print("Hello, I'm nobody!")
# 调用函数
sayhi() #在函数名后面加括号，就是调用这个函数

三函数的参数

形参和实参

形参：是函数定义时候定义的参数

实参：函数调用的时候传进来的参数
默认参数
以下代码，country位置不填写，则默认为“CN”，country位置填写，则传入该值，默认参数后移动到最后
```
def stu_register(name,age,course,country="CN"):
```
关键参数

正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可(指定了参数名的参数就叫关键参数)，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数(以位置顺序确定对应关系的参数)之后
```
def stu_register(name, age, course='PY' ,country='CN'):
```
调用可以这样
```
stu_register("王山炮",course='PY', age=22,country='JP' )
```
但绝不可以这
```
stu_register("王山炮",course='PY',22,country='JP' )
```
当然这样也不行
```
stu_register("王山炮",22,age=25,country='JP' )
```
这样相当于给age赋值2次，会报错！

非固定参数
函数在定义时不确定用户想传入多少个参数时，就可以使用非固定参数

*arg

send_alert(msg,*arg)# 会将多个值打包成一个元组，也可以传一个元组或列表，但是要记得在传的元组或列表前加*，否则或默认次列表，为外层元组中的一个元素
send_alert(msg,*args,age)
send_alert('alex','rain','eic',22) #会报错，alex后的全被*args截胡了，age得不到值
send_alert('alex','rain','eic',age = 22) #这样才正确

**kwarg

def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把传入的键值对形式，自动打包成字典，也可以传字典，但是得在前面加**

 　　print(name,age,args,kwargs) stu_register("Alex",22) #输出 #Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空  
stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong") #输出 # Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}

四返回值：

　　函数外部的代码要想获取函数的执行结果，就可以在函数里用return语句把结果返回

注意

函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None

五作用域（局部全局变量）：

　作用域（scope），程序设计概念，通常来说，一段程序代码中所用到的名字并不总是有效/可用的，而限定这个名字的可用性的代码范围就是这个名字的作用域。名字的可用代码范围具体又引申为局部变量和全局变量

局部变量|全局变量

在函数中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
函数内部无法修改全局变量，但可以调用全局变量
强行在局部修改全局变量
global name
name = .....
可以在局部修改全局列表，或字典内部元素的值
全局变量作用域是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的函数。
当全局变量与局部变量同名时，在定义局部变量的函数内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。

六匿名函数

匿名函数也叫lambda表达式，匿名函数的核心：一些简单的需要用函数去解决的问题，匿名函数的函数体只有一行

特点是

参数可以有多个，用逗号隔开
返回值和正常的函数一样可以是任意的数据类型
可以使用三元运算，一般与其他函数搭配使用
节省代码量，看着高级

与map方法搭配

l=[1,2,3,4]
# def func(x):
#     return x*x
# print(list(map(func,l)))

print(list(map(lambda x:x*x,l)))

与filter方法的搭配

1 l=[15,24,31,14]
# def func(x):
#         return x>20
# print(list(filter(func,l)))

print(list(filter(lambda x:x>20,l)))

七函数的高级用法

1 嵌套使用
多层函数嵌套使用，代码定义完成之后作用域已经生成，无法更改（在外面调用内层函数时，可以调用外层函数的值）

2高阶函数（将函数作为参数或者返回值）
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
只需满足以下任意一个条件，即是高阶函数:

return 返回另外一个函数
接受一个或多个函数作为输

3 递归

　　在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

递归特性:

必须有一个明确的结束条件
每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

递归的作用：

可以用于解决很多算法问题，把复杂的问题分成一个个小问题，一一解决
比如斐波那契数列，汉诺塔，多级评论树

尾递归
调用下一层时，和上一层完全无关系，只保留一层的栈数据，执行效率较高
return cal(n+1) 尾递归
return n*cal(n+1) n 还在等待下一层的结果，所有不是尾递归

递归注意：

默认最多递归1000层(防止占用大量内存）
可以修改最大递归层次
import os
sys.setreccursionlimit(1500)