1. 函数的定义
Python中的函数以 def 关键字定义，后接 函数名，参数列表在 () 中，: 之后接函数体
Tip
python中的函数不显示指定返回值类型，根据 return语句 的返回值自动判断。 如果没有 return 语句，则返回 None
2. 参数传递
python 中的一切都是对象，变量中保存的是对象的地址。
因此函数中的参数传递方式就是引用传递(指针传递)。但是需要注意的是 python 中的对象分为 可变类型 和 不可变类型。
不可变类型：作为参数传递到函数中后，不能修改对象的值，只能够修改参数变量中保存的对象地址. 这样的表现则像是值传递(尽管事实上并不是)
不可变类型有 numbers，str，tuple，
def change(a):
print(id(a)) # 指向的是同一个对象
a=10
print(id(a)) # 一个新对象
a=1
print(id(a))
change(a)
'''
4344209672
4344209672
4344209960
'''
可变类型 : 可变类型的表现就完全是正常的引用传递
3. 参数类型
python中的参数分为：
必需参数
必需参数必须是按照声明时的顺序，数量进行传递，否则会出现语法错误
def min(a,b):
if a > b :
return b
else :
return a
print(min(11)) # 报错，缺少一个参数
关键字参数
参数在传递时以参数名作为关键字，这样参数就不是必须以声明时的顺序传递
print(min(b=11,a=2)) # a,b的顺序可以颠倒
默认参数
参数在声明时可以指定默认参数
#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )
注意一点，同 C++/Swift 一样，默认参数后的参数也必须是默认参数
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
[ *参数名 ], 在函数内使用时是一个元组
[ **参数名 ] 在函数内使用时是一个字典
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
"打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
for var in vartuple:
print (var)
return
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, **vardict ):
"打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
print (vardict)
# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)
4. 匿名函数/lambda表达式
python中使用 lambda 关键字创建匿名函数
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
lambda 关键字后直接跟 参数列表 和 函数体，不需要函数名
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
