Python函数

定义函数
函数的参数
递归函数

　　函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋值给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”。

>>> a = abs    # 变量a指向abs函数
>>> a(-1)    # 所以也可以通过a调用abs函数
1

定义函数

　　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。

　　函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。

　　如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。return None可以简写为return。

空函数

　　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还可以用在其他语句里，比如：

if age >= 18:
    pass
# 缺少了pass，代码运行就会有语法错误

返回多个值

　　Python返回的任然是单一值，返回值是一个tuple。但是在语法上，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，但写起来更方便。

函数的参数

　　Python函数除了正常的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数。

# 当调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)
# 而对于n > 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)
def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

　　默认参数使用不当的情况：当正常调用时，结果是对的；当使用默认参数调用时，一开始结果是对的，但是当再次调用add_end()时，结果就不对了。

　　默认参数是[]，但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。

　　原因如下：Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。

　　注意：默认参数必须指向不变对象。

>>> def add_end(L=[]):
...     L.append('END')
...     return L
...
>>> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']

　　可变参数就是传入的参数个数是可变的。

　　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，在调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数。

　　如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数时，可以在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去。

>>> def calc(*numbers):
...     sum = 0
...     for n in numbers:
...         sum = sum + n * n
...     return sum
...
>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

　　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。

>>> def person(name, age, **kw):
...     print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
...
>>> person('Mike', 30)
name: Mike age: 30 other: {}
>>> person('Bob', 29, city='Beijing')
name: Bob age: 29 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 23, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 23 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}