- **形参只有一个，并且必须写在所有参数的后面。
- 通常将*参数写为*args，将**参数写为**kwargs。这是一种公认的规范写法。
def fun2(*args, **kwargs): # 不定长参数的正规写法
pass
# 位置传参的不定长参数:只能存在一个参数有*号， 可以和其他的传参方式一起配合使用, 位置参数不能放到不定长参数的后面，不定长参数 *a 要放到关键字传参的前面
def fun(c, *a, d):
print(a)
r = 0
for i in a:
r += i
print®
fun(1, 3, 4, d=2)- 位置传参必须放到不定长参数 (*args或**kwargs) 的前面
- 关键字传参要放到关键字传参的不定长参数(**kwargs)之前。
- 万能参数：
def fun1(*g, **e): # 这样的写法，称作万能参数)
print(e)
print(g)print(h)
这里的h是打印不出来的。虽然传入了h=1，但是h被保存到字典内后，原h=1即被删除。
fun1(1, 2, a=1, b=2, c=3, d=4, h=1)
结果如下：
4.函数的解包（也称拆包）
传递实参时，也可以在序列类型的参数前添加星号，这样它会自动的将序列中元素依次作为参数传递。
要求序列中的元素的个数必须和形参的个数一致。
def fun(a, b, c):
print(a)
print(b)
print©
tuple1 = (1, 2, 3)
dict1 = {‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3}参数的拆包
fun(*tuple1)
fun(**dict1)结果如下
Part 2
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1. 函数的返回值
- 返回值就是函数执行以后返回的结果
- 通过return来指定函数的返回值
- return后面可以跟任意对象，返回值甚至可以是一个函数
2. 文档字符串
- help() 是Python中内置函数，通过help()函数可以查询Python中函数的用法。
- 在定义函数时，可以在函数内部编写文档字符串，文档字符串就是对函数的说明。
例如：
‘’’
这个函数的功能是计算阶乘。
‘’’
3. 函数的作用域
- 作用域(scope)
作用域指的是变量生效的区域
在Python中一共有两种作用域
- 全局作用域
• 全局作用域在程序执行时创建，在程序执行结束时销毁
• 所有函数以外的区域都是全局作用域
• 在全局作用域中定义的变量，都是全局变量，全局变量可以在程序的任意位置进行访问
• 函数作用域
• 函数作用域在函数调用时创建，在调用结束时销毁。
• 函数每调用一次就会产生一个新的函数作用域。
• 在函数作用域中定义的变量，都是局部变量，它只能在函数内部被访问。
global关键字，用来在局部作用域内声明全局变量。global关键字必须写在声明的局部变量前，也就是说，在该局部作用域内，global前方不能出现其要声明的全局变量，否则会报错。
a = 1
def fun():
使局部作用域变为全局作用域的办法
a = 10 # a=10写在这里的话，会报错。
global a # 声明此处的变量a是全局变量
a = 10 # a的重新赋值
print(a)
def fun1():
print(a)
fun1()
fun() # 输出两个10
print(a) # 输出结果也为104. 命名空间
- 命名空间实际上就是一个字典，是一个专门用来存储变量的字典
- locals()用来获取当前作用域的命名空间
- 如果在全局作用域中调用locals()则获取全局命名空间，如果在函数作用域中调用locals()则获取函数命名空间
- 返回值是一个字典
- globals() 可用来获取全局作用域的命名空间。
需要注意的是，此全局变量不是指所有定义过的变量，而是指全局作用域的变量，不含所有局部变量。初学者容易在这里顾名思义而走入误区。
- 将locals()写在全局作用域的位置，也可以获取到全局作用域的命名空间。
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4
def fun():
a = 5
b = 6
e = locals() # 获取局部作用域的命名空间
f = globals() # 获取全局作用域的命名空间
print(e) # 得到的结果为{‘b’: 6, ‘a’: 5}
print(f) # 得到的结果中’a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3, ‘d’: 4, ‘fun’: <function fun at 0x000001FE90B61EA0>}等一些本地自带的变量…
pass
fun()s = locals() # 获取当前作用域的所有变量，并且以一个字典的形式返回出来
print(s) # 结果同上边的 f
5. 递归函数
- 递归是解决问题的一种方式，它的整体思想，是将一个大问题分解为一个个的小问题，直到问题无法分解时，在去解决问题
- 递归式函数有2个条件
• 1. 基线条件 问题可以被分解为最小问题，当满足基线条件时，递归就不执行了
• 2. 递归条件 可以将问题继续分解的条件
举例，普通方法我们这样定义求阶乘函数：
def fun(n):
r = 1
for i in range(1, n + 1):
r *= i
return r用递归的思想，则这样写：
def fun(n): # fun(n) 是为了求取n的阶乘
if n == 1:
return 1
return n * fun(n - 1)掌握递归的思想，在算法的写作中是一件大有裨益的事情。
Part 3
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1. 高阶函数
- 接收函数作为参数，或者将函数作为返回值返回的函数就是高阶函数。
如，写一个能够筛选出序列中偶数的高阶函数。
def fun1(fn): # fn是函数的参数（形参） 形参等于实参 fn = fun2 a
list1 = []
for i in range(101):
if fn(i): # fn(i) = fun2(i)
list1.append(i)
return list1
def fun2(i):
if i % 2 == 0:
return True
print(fun1(fun2))2. 闭包
- 将函数作为返回值也是高阶函数我们也称为闭包。
- 闭包的好处
通过闭包可以创建一些只有当前函数能访问的变量。
可以将一些私有数据藏到闭包中。
- 行成闭包的条件
函数嵌套。
将内部函数作为返回值返回。
内部函数必须要使用到外部函数的变量。
定义一个外部函数
def fun_out(num1):
定义一个内部函数
def fun_inner(num2):
res = num1 + num2
return res
return fun_inner这样就满足了闭包的三个要求。
再看另一种写法(不是闭包)：
这种写法在内部函数中重现定义了num1，导致在调用时原先传入的num1被销毁，内部函数没有使用到外部函数的变量，所以这不是闭包。
def fun_out(num1):
定义一个内部函数
def fun_inner(num2):
num1 = 10
res = num1 + num2
print(res)
return res
print(num1) # num1依然为传入值1
fun_inner(1)
print(num1) # num1依然为传入值1
return fun_inner
f=fun_out(1) # f的功能成了计算 10 + num2 的值。要想解决，可以在中间加上一个nonlocal关键字：
nonlocal num1告诉解释器，这里使用的num1不是本地的num1，是外部变量num1。
现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。
