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本节内容
1. 函数基本语法及特性
2. 参数与局部变量
3. 返回值
嵌套函数
4.递归
5.匿名函数
6.函数式编程介绍
7.高阶函数
8.内置函数
特性:
def sayhi():#函数名 print("Hello, I‘m nobody!")sayhi() #调用函数def calc(x,y): res = x**y return res #返回函数执行结果c = calc(a,b) ＃结果赋值给c变量print(c)形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量
实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值
默认参数
def stu_register(name,age,country,course): print("----注册学生信息------") print("姓名:",name) print("age:",age) print("国籍:",country) print("课程:",course)stu_register("王",22,"CN","python_devops")stu_register("张春",21,"CN","linux")stu_register("刘",25,"CN","linux")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，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数之后。
stu_register(age=22,name=‘jeb‘,course="python",)非固定参数
若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数
def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式 print(name,age,args)stu_register("jeb",22)#输出#Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空stu_register("Jack",32,"CN","Python")#输出# Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘)def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式 print(name,age,args,kwargs)stu_register("jeb",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‘}全局与局部变量
要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回
注意:
name = "jeb"def change_name(): name = "jeb2" def change_name2(): name = "jeb3" print("第3层打印",name) change_name2() #调用内层函数 print("第2层打印",name)change_name()print("最外层打印",name)def calc(n): print(n) if int(n/2) ==0: return n return calc(int(n/2))calc(10)递归特性:
1. 必须有一个明确的结束条件
2. 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
3. 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）
堆栈扫盲http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html
递归函数实际应用案例，二分查找:
data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]def binary_search(dataset,find_num): print(dataset) if len(dataset) >1: mid = int(len(dataset)/2) if dataset[mid] == find_num: #find it print("找到数字",dataset[mid]) elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面 print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid]) return binary_search(dataset[0:mid], find_num) else:# 找的数在mid右面 print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid]) return binary_search(dataset[mid+1:],find_num) else: if dataset[0] == find_num: #find it print("找到数字啦",dataset[0]) else: print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)binary_search(data,66)
#这段代码def calc(n): return n**nprint(calc(10))#换成匿名函数calc = lambda n:n**nprint(calc(10))res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])for i in res: print(i)函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。
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。
一、定义
简单说，"函数式编程"是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。
函数式编程要求使用函数，我们可以把运算过程定义为不同的函数，然后写成下面这样：
var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);
这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它的意思吧：
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。
def add(x,y,f): return f(x) + f(y)res = add(3,-6,abs)print(res)
内置参数详解 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Jeb15/p/6032300.html
