Python6.0

函数

自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：

def my_abs(x)://定义函数用def
    if x >= 0://缩进表示函数体
        return x
    else:
        return -x

如果把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件
在该文件的当前目录下启动Python解释器
用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数

>>> from abstest import my_abs                         
>>> my_abs(-9)                                         
9            

pass避免暂时不写所带来的的语法错误

返回多值

import math
//表示导入math包，并允许后续代码引用math包里的sin、cos等函数。
def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny
//返回值是一个tuple,所以仍是返回单值
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)//返回多值的接收
>>> print(x, y)
151.96152422706632 70.0

参数
位置参数
默认参数
必选参数在前，默认参数在后
默认参数的陷阱
Python函数在定义的时候，默认参数L（像list这种可变对象）的值作为一个变量被定义出来，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，不再是最初定义的变量。定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！（正常的值就没有问题）
一般问题，我们可以用None这个不变对象来实现：

def add_end(L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append('END')
    return L

可变参数（参数量可变，函数以tuple形式接收参数）
Ex

def calc(*numbers):#表明自己以tuple形式接收参数
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

相应的输入也可以用*来表明自己相应的输入

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

>>> num=[1,2,3]
>>> print(*num)
1 2 3

关键字参数（以dict形式接收参数）
和可变参数一样，其存在在于扩展向函数传递信息的方式，内容及简便程度

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
    
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}

>>> person('Bob', 35, city='Beijing')#特殊的输入方式
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}

>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')#多值输入
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)#与可变变量类似的输入方式
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

命名关键字参数
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：

def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)
 
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

def person(name, age, *args, city='Beijing', job):
#存在相应的“默认参数”
    print(name, age, args, city, job)
#存在可变参数可这样声明
#利用了关键字参数固有顺序在可变参数之后这一特点

参数顺序
设置 默认 可变 关键字(key-value形)

def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)

def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):#实际上是两副dict
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

结果：

>>> f1(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

注意利用
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {‘d’: 99, ‘x’: ‘#’}
*args与1,2,3,4等价
**kw与d=99,x="#"等价

函数递归
一般思路就是寻找f(n)=g(n,f(n-1))
寻找初始值和递推公式以等价非递推公式
为了避免栈溢出，就需要使用优化的尾递归
但是python解释器也优化不了，就遇见问题再说
一个经典的例子就是汉诺塔

# -*- coding: utf-8 -*-
def move(n, a, b, c):
    if n == 1:
        print(a, '-->', c)
    else:
       move(n-1,a,c,b)
       print(a, '-->', c)
       move(n-1,b,a,c)