调用函数
通过help()来查看函数信息
库中有数据类型转换函数
>>> int('123')
123
>>> int(12.3)
12
>>> str(1.2)
'1.2'
>>> bool(1)
True
>>> bool('')
False
函数名可以赋予到一个变量
>>> a = abs //注意没括号
>>> a(-1)
定义函数
定义一个函数使用def语句，依次写出函数名、 括号、括号中参数和冒号， 然后在缩进块中编写函数体，用return返回。
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
在Python交互环境中定义函数时，会出现...提示。定义结束按两次回车跳出。
如果将函数保存为文件，在当前目录下启动解释器，可用from XXX（文件名称)import xxx（函数名） 来导入函数。
空函数可用pass：
def nop():
pass
函数返回值为一个tuple
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
打印出来一样
函数的参数
理解位置参数，一一对应
默认参数：
def p(x, n = 1):
用p(4,3)时，n = 3
设置默认参数时，必选参数在前，默认参数灾后
默认参数削减工作量
多个默认参数时，按顺序，也可以不按顺序，如my_aa(1, 2, n = 4)
默认参数必须指向不变对象
def add_e(L=[]):
L.append('E')
return L
改成：
def add_e(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('E')
return L
可变参数是传入的参数个数可变
参数可以为list，调用时要组出一个来。
def cal(num):
sum = 0
for n in num:
sum = n + sum
return sum
>>> cal([1,2,3])
>>> cal((1,2,3))
为了方便，我们将参数变为可变参数：
def cal(*num):
sum = 0
for n in num:
sum = n + sum
return sum
>>> cal(1,2)
>>> cal()
这时候，调用时可以传入任意个参数
如果已经有一个list或tuole，Python允许在list或tuple前加一个*,把元素变成可变参数传进去。
>>> nums = [1,2,3]
>>> cal(*nums)
关键字参数允许传入任意个含参数名的参数，在函数中自动组装成dict。可以扩展函数功能。
def person(name,age,**kw):
print('name: ',name,'age: ',age,'something: ',kw)
>>> person('Mi', 30)
name: Mi age: 30 something: {}
>>> person('lee', 20, city='guang')
name: lee age: 20 something: {'city':'guang'}
>>> person('ce', 21, city='ms',sex='woman')
name: ce age: 21 something: {'city':'ms','sex':'woman'}
>>> extra = {'city':'ms','sex':'woman'}
>>> person('ce', 21, **extra)
name: ce age: 21 something: {'city':'ms','sex':'woman'}
我们可以在内部检查：
def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
pass
if 'job' in kw:
pass
我们还可以限制关键字参数的名字，运用分隔符*
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
>>> person('Jack', 22, city = 'ms', job = 's'):
Jack 24 ms s
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数不再需要*。
def person(name,age,*args,city,job):
print(name,age,args,city,job)
命名关键字必须传入参数名
同样，命名关键字参数可以有默认值。
参数定义的顺序：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
递归函数
递归函数调用自身
def fac(n):
if n==1:
return 1
return n*fact(n-1)
使用递归注意防止栈溢出，可采用尾递归（循环就是尾递归的一种）。
def fact(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1：
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
可以看到，num - 1 和 num * product 在函数调用前会被计算，不影响函数调用。
python解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出问题。
