如下所示：
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#抽象 (函数)
# 1、callable 判断一个对象是否可以被调用
x = 1
def y():
return None
callable(y) # y可以被调用
callable(x) # x不可以被调用
# 2、当函数没有return时 函数将默认返回None
# 3、放在函数开头的字符串成为文档字符串 如下：
def square(x):
'my name is hexianmin' #这个为文档字符串 将作为函数的一部分存储起来
return x*x
# 4、函数中的 '传值' 和 '传地址' 切片列表产生的是一个相等但不相同的副本（即两个列表存储地址不一样）
# 传值： 调用函数时传 变量 eg: x = 1 change(x)
# 传地址： 调用函数时传 列表（在这里说明：元组不可以改变 传过去也不能修改） eg： x = list('pyhon') change(x)
# 函数参数 ： １、位置参数 ２、关键字参数
# １、位置参数 ：实参与形参的对应关系为 '一一对应' 的关系 实参的前后位置决定了形参接到的值
# 2、关键字参数 ：由指定关键字去给形参传值（或者传地址） 像字典一样 key-value 的对应关系
# 注意： 1、二者不可以冲突 2、关键字参数和位置参数可以混在一起用，优先关键字参数，剩下的按照位置一一对应
# * / ** 的妙用 ：收集参数 和 分配参数 的作用
# 收集参数： * : 将 多余的 一般的对象（位置参数,字典也将作为位置参数）收集成元组类型 ** : 将 多余的 关键字参数 收集为字典类型
# 分配参数： * : 将元组类型的参数分配给形参 ** : 将字典类型的参数分配给形参
# 收集参数：
def print_params_1(x, y, z=3, *pospar, **keypar): #注意这里的 z=3 是给z赋一个默认值 当调用函数时没有给z赋值时使用 但是一旦调用时给z赋值了 z就不用默认值了
print(x, y, z)
print(pospar) #在函数里面使用时 ： 1、不带星号（*） 是 一个元组 2、带星号（*） 是 取元组中的每个值出来
print(keypar) #在函数里面使用时 ： 1、不带星号（**） 是 一个字典（但是取不了值出来） 2、带一个星号（*） 是 取字典中的每个关键字（key）出来 3、带两个星号 会报错
print_params_1(1, 2, 4, 5, 6, 7, foo=1, bar=2)
# 分配参数：
def foo(x, y, z, m=0, n=0):
print(x, y, z)
print(m)
print(n)
return -1
def call_foo(*args, **kwds): #收集参数
print('calling foo!')
foo(*args, kwds) #分配参数 这里如果用foo(*args, **kwds) **kwds会报错
x1 = 1
y1 = 2
z1 = 3
d = {
'm1': 4,
'n1': 5
}
print(call_foo(x1, y1, z1, d1=1, d2=2)) #调用的时候 一个字典是作为一个位置参数的
# 作用域 ：1、全局变量 2、局部变量
# 注意： 在局部函数（局部函数中默认变量都是局部变量）中使用全局变量： 1、只使用一次（且重名了） 2、声明后使用（声明后就是全局变量了）
# 1、只使用一次（且重名了）：
para = 1
def combine(para):
print(para,globals()['para']) # globals()['para']
combine(2)
# 2、声明后使用（声明后就是全局变量了）：
xx = 2
def change_global():
global xx #声明后就是全局变量了
xx = xx +2
print(xx)
change_global()
# 3、vars(): 赋值其实是一个看不见的字典 使用后返回的就是一个字典
x11 = 1
x22 = vars()
print(x22['x11'])
# 4、 vars() globals() locals() 使用后都是返回一个字典
# 作用域嵌套
def multi(fac):
def multiFac(num): # multiFac(num)函数被称为 ： 闭包
return num * fac
return multiFac
dou = multi(2) #返回的 dou 现在是一个函数（ multiFac(num)函数 ）
dou(3) #这样相当于调用 multiFac(3)
# list(map(str,range(10))) 与 [str(i) for i in range(10)] 是等价的
# filter(lambda x: x.isalnum, seq)
#from functools import reduce reduce(lambda x,y: x+y, numbers)
# map filter reduce
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补充：python参数传递问题（参数传出）
变量、对象与类型关系
python是动态类型语言，并不需要预先声明变量类型，变量的类型和值在赋值的那一刻完成初始化。进一步说，python中的类型是属于对象的，而不是变量。
例如：
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1
2
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a=2
b=[1,2]
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分别表示把一个int对象2，赋值给a；把一个list对象[1,2]赋值给b。
也就是说在将不同类型的python对象通过赋值号赋给某一个变量时，才完成该变量的初始化，而使得该变量代表某种类型的对象。
函数
不可更改参数传递
如果想进行参数传递，那么在python 中的定义函数之前，必须对参数的变量进行声明，否则会出现提示global name 'abun1' is not defined，当然，该变量的声明过程可以是隐式的进行。
例如a=2或者a={}，在对a进行赋值的那一刻完成变量的类型初始化，也即是完成变量的声明。
但是，尤其需要注意的是，python中的int，long, bool, float,tuple() 等对象都是不能更改的，因此，在参数传递时，不能传递输出这些类型的变量。
例如：
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def tmpF(a):
a=10
nint=2
tmpF(nint)
print(nint) #结果仍是2
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因为，变量nint代表一个整型对象2，调用函数tmpF()时，因整型对象无法改变，那么新建了一个整型对象10，使a指向它，因此nint代表的整型对象仍旧是2，没有发生改变。
可更改参数传递
如果在定义函数时，想利用参数输出某些处理过的变量，那必须使用可以更改的对象，如list，dict等。
例如：
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def tmpF(a):
a.append(2)
nx=[]
tmpF(nx)
print(nx) #nx=[2]
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因为，list是可更改类型对象，因此，在调用函数tmpF()时，对该list型对象进行了修改，而nx指向的仍旧是这个对象。
所以，函数可以通过可变类型对象，将参数输出。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36362028/article/details/100546557