原标题：Python函数篇
Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。
要调用一个函数，需要知道函数的 名称和 参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。
也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息。
调用abs函数：
>>>abs( 100)
100
>>>abs(- 20)
20
>>>abs( 12.34)
12.34
调用函数的时候，如果传入的 参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs有且仅有1个参数，但给出了两个：
>>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
TypeError: abs takes exactly one argument (2 given)
如果传入的参数数量是对的，但 参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：
>>> abs('a')
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
TypeError: bad operand type for abs: 'str'
而max函数max可以接收任意 多个参数，并返回最大的那个
>>>max( 1, 2)
2
>>>max( 2, 3, 1, - 5)
3数据类型转换
Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如int函数可以把其他数据类型转换为整数：
>>>int( '123')
123
>>>int( 12.34)
12
>>>float( '12.34')
12.34
>>>str( 1.23)
'1.23'
>>>str( 100)
'100'
>>>bool( 1)
True
>>>bool( '')
False
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练习
请利用Python内置的hex函数把一个整数转换成十六进制表示的字符串：
# -*- coding: utf-8 -*-
n1 = 255
n2 = 1000
#请你在此处训练
小结
调用Python的函数，需要根据函数定义，传入正确的参数。如果函数调用出错，一定要 学会看错误信息，所以英文很重要！
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。
我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：
# -*- coding: utf-8 -*-
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
请注意，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。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
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。
在Python交互环境中定义函数时，注意Python会出现...的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>提示符下：
>>> def my_abs(x): │
│... if x >= 0: │
│... return x │
│... else: │
│... return -x │
│... │
│>>> my_abs(-9) │
│9 │
│>>> _ 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：
defnop:
pass
pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里，比如：
ifage >= 18:
pass
缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
参数检查
调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError：
>>> my_abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
TypeError: my_abs takes 1 positional argument but 2 were given
但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别：
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
File " ", line 2, in my_abs
TypeError: unorderable types: str >= int
>>> abs('A')
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
TypeError: bad operand type for abs: 'str'
当传入了不恰当的参数时，内置函数abs会检查出参数错误，而我们定义的my_abs没有参数检查，会导致if语句出错，出错信息和abs不一样。所以，这个函数定义不够完善。
让我们修改一下my_abs的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance实现：
defmy_abs(x):
ifnotisinstance(x, (int, float)):
raiseTypeError( 'bad operand type')
ifx >= 0:
returnx
else:
return-x
添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
File " ", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type 返回多个值
函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的坐标：
importmath
defmove(x, y, step, angle= 0):
nx = x + step * (angle)
ny = y - step * (angle)
returnnx, ny
import math语句表示导入math包，并允许后续代码引用math包里的sin、cos等函数。
然后，我们就可以同时获得返回值：
>>>x, y = move( 100, 100, 60, / 6)
>>>print(x, y)
151.9615242270663270.0
但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：
>>>r = move( 100, 100, 60, / 6)
>>>print(r)
( 151.96152422706632, 70.0)
原来返回值是一个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。
小结
定义函数时，需要确定函数名和参数个数；
如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查；
函数体内部可以用return随时返回函数结果；
函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。
函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。
计算平方根可以调用函数：
>>>importmath
>>>( 2)
1.4142135623730951
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
位置参数
我们先写一个计算x 2的函数：
defpower(x):
returnx * x
对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。
当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x：
>>>power( 5)
25
>>>power( 15)
225
现在，如果我们要计算x 3怎么办？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x 4、x 5……怎么办？我们不可能定义无限多个函数。
你也许想到了，可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算x n，说干就干：
defpower(x, n):
s = 1
whilen > 0:
n = n - 1
s = s * x
returns
对于这个修改后的power(x, n)函数，可以计算任意n次方：
>>>power( 5, 2)
25
>>>power( 5, 3)
125
修改后的power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。
默认参数
新的power(x, n)函数定义没有问题，但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用：
>>> power(5)
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
TypeError: power missing 1 required positional argument: 'n'
Python的错误信息很明确：调用函数power缺少了一个位置参数n。
这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x 2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2：
defpower(x, n= 2):
s = 1
whilen > 0:
n = n - 1
s = s * x
returns
这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)：
>>>power( 5)
25
>>>power( 5, 2)
25
而对于n > 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)。
从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意：
一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）；
二是如何设置默认参数。
当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。
举个例子，我们写个一年级小学生注册的函数，需要传入name和gender两个参数：
defenroll(name, gender):
print( 'name:', name)
print( 'gender:', gender)
这样，调用enroll函数只需要传入两个参数：
>>>enroll( 'Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F
如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办？这样会使得调用函数的复杂度大大增加。
我们可以把年龄和城市设为默认参数：
defenroll(name, gender, age= 6, city= 'Beijing'):
print( 'name:', name)
print( 'gender:', gender)
print( 'age:', age)
print( 'city:', city)
这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数：
>>>enroll( 'Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F
age: 6
city: Beijing
只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息：
enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
可见，默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。
有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，比如调用enroll('Bob', 'M', 7)，意思是，除了name，gender这两个参数外，最后1个参数应用在参数age上，city参数由于没有提供，仍然使用默认值。
也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')，意思是，city参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。
默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下：
先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回：
defadd_end(L=[]):
( 'END')
returnL
当你正常调用时，结果似乎不错：
>>> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的：
>>> add_end
['END']
但是，再次调用add_end时，结果就不对了：
>>> add_end
['END', 'END']
>>> add_end
['END', 'END', 'END']
很多初学者很疑惑，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。
原因解释如下：
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，它指向对象[]，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。
要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：
defadd_end(L=None):
ifL isNone:
L = []
( 'END')
returnL
现在，无论调用多少次，都不会有问题：
>>> add_end
['END']
>>> add_end
['END']
为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
可变参数
在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。
我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a 2+ b 2+ c 2+ ……。
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：
defcalc(numbers):
sum = 0
forn innumbers:
sum = sum + n * n
returnsum
但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple：
>>>calc([ 1, 2, 3])
14
>>>calc(( 1, 3, 5, 7))
84
如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样：
>>>calc( 1, 2, 3)
14
>>>calc( 1, 3, 5, 7)
84
所以，我们把函数的参数改为可变参数：
defcalc(*numbers):
sum = 0
forn innumbers:
sum = sum + n * n
returnsum
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，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：
>>>calc( 1, 2)
5
>>>calc
0
如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：
>>>nums = [ 1, 2, 3]
>>>calc(nums[ 0], nums[ 1], nums[ 2])
14
这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在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：
>>>nums = [ 1, 2, 3]
>>>calc(*nums)
14
*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。
关键字参数
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而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。请看示例：
defperson(name, age, **kw):
print( 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：
>>>person( 'Michael', 30)
name: Michael age: 30other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数：
>>>person( 'Bob', 35, city= 'Beijing')
name: Bob age: 35other: { 'city': 'Beijing'}
>>>person( 'Adam', 45, gender= 'M', job= 'Engineer')
name: Adam age: 45other: { 'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：
>>>extra = { 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>>person( 'Jack', 24, city=extra[ 'city'], job=extra[ 'job'])
name: Jack age: 24other: { 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：
>>>extra = { 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>>person( 'Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24other: { 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict，注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。
命名关键字参数
对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。
仍以person函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：
defperson(name, age, **kw):
if'city'inkw:
# 有city参数
pass
if'job'inkw:
# 有job参数
pass
print( 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数：
>>>person( 'Jack', 24, city= 'Beijing', addr= 'Chaoyang', zipcode= 123456)
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：
defperson(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下：
>>>person( 'Jack', 24, city= 'Beijing', job= 'Engineer')
Jack 24Beijing Engineer
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就不再需要一个特殊分隔符*了：
defperson(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错：
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
TypeError: person takes 2 positional arguments but 4 were given
由于调用时缺少参数名city和job，Python解释器把这4个参数均视为位置参数，但person函数仅接受2个位置参数。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：
defperson(name, age, *, city= 'Beijing', job):
print(name, age, city, job)
由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数：
>>>person( 'Jack', 24, job= 'Engineer')
Jack 24Beijing Engineer
defperson(name, age, city, job):
# 缺少 *，city和job被视为位置参数
pass
参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：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。
比如定义一个函数，包含上述若干种参数：
deff1(a, b, c= 0, *args, **kw):
print( 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
deff2(a, b, c= 0, *, d, **kw):
print( 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
>>>f1( 1, 2)
a = 1b = 2c = 0args = kw = {}
>>>f1( 1, 2, c= 3)
a = 1b = 2c = 3args = kw = {}
>>>f1( 1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1b = 2c = 3args = ( 'a', 'b') kw = {}
>>>f1( 1, 2, 3, 'a', 'b', x= 99)
a = 1b = 2c = 3args = ( 'a', 'b') kw = { 'x': 99}
>>>f2( 1, 2, d= 99, ext= None)
a = 1b = 2c = 0d = 99kw = { 'ext': None}
最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数：
>>>args = ( 1, 2, 3, 4)
>>>kw = { 'd': 99, 'x': '#'}
>>>f1(*args, **kw)
a = 1b = 2c = 3args = ( 4,) kw = { 'd': 99, 'x': '#'}
>>>args = ( 1, 2, 3)
>>>kw = { 'd': 88, 'x': '#'}
>>>f2(*args, **kw)
a = 1b = 2c = 3d = 88kw = { 'x': '#'}
所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
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