函数
在函数之前，我们一直遵循者：面向过程编程，即：根据业务逻辑从上到下实现功能，开发过程中最常见的就是粘贴复制。代码就没有重复利用率。
例如：有好多的重复的代码
if 条件:
发送指令
接收结果
elif 条件：
发送指令
接收结果
elif 条件：
发送指令
接收结果
如果我们将重复的代码提取出来
例如：代码简洁多了
def 一条操作(参数)：
发送指令
接收结果 if 条件：
一条操作
elif 条件：
一条操作
elif 条件：
一条操作
对于以上两种方式，第二种明显要优于第一种，重用性可读性大大增加。这就是函数式编程和面向过程编程的区别
- 函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅仅调用函数即可。
- 面向对象：对函数进行分类和封装。
- 函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性
1.函数的定义和使用
1.定义：
def 函数名(参数)：
函数体
返回值(默认不写，返回值为空)
函数的定义要点：
- def：定义函数的关键字
- 函数名：之后会根据函数名对函数进行调用
- 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算
- 参数：为函数提供数据
- 返回值：当函数执行完毕后，用于给调用者返回数据，默认为空
2.参数：
为什么要有参数呢？
def 操作(参数)：
发送一条指令('ls') if 条件：
操作()
elif 条件：
操作() # 不管是if还是elif，发送的都是同一条指令ls
无参数例子
def 函数(参数)：
执行指令(参数) if 条件：
函数(ls)
elif 条件：
函数(pwd)
有参数的例子
函数中有三种不同的参数：
- 普通参数
- 默认参数
- 动态参数
#************定义****************
#name 叫做函数func的形式参数，简称：形参
def func(name):
print(name) #************调用****************
# 'nullnull'叫做func的实际参数，简称：实参
func('nullnull')
普通参数
def func(name,age=20)
print(name,age) # 指定参数
func('nullnull',18)
func(name="nullnull",age=20) #使用默认参数
func("null")
默认参数
def func(*args):
print(args) #执行方式一
func(1,2,3,4,5,6,7) #执行方式二
li = [1,2,3,4,5,6,7]
func(*li)
动态参数args
def func(**kwargs):
print(kwargs) # 执行方式一
func(name="nullnull",age=18) # 执行方式二
dic = {'name':'nullnull','age':18}
func(**dic)
动态参数kwargs
特别的，普通参数，默认参数，动态参数是有顺序要求的
def func(普通参数,默认参数,*args,**kwargs):
pass
参数的顺序要求
Python的内置函数
Lambda表达式
对于简单的函数，有一种简便的表示方式，即：lambda表达式
#*************普通函数**************
#定义函数
def func(arg):
print(arg) #执行函数
func('null') #*************lambda***************
#定义函数（lambda表达式）
my_lambda = lambda arg : arg + 1 #执行函数
my_lambda(0)
递归
利用Python编写斐波那契数列：
斐波那契数列：0，1，1，2，3，5，8，13......
def func(arg1,arg2):
if arg1 == 0:
print(arg1,arg2)
arg3 = arg1 + arg2
print(arg3)
func(arg2,arg3) func(0,1)
补充：三元运算符
三元运算（三目运算），是对简单的条件语句的缩写
result = 值1 if 条件 else 值2 #如果条件成立，那么result = 值1，否则result = 值2
补充：深浅拷贝
对于数字 字符串而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址
import copy n1 = 1 #查看n的内存地址
print(id(n1)) #将n1赋值给n2
n2 = n1
print(id(n2)) #浅拷贝
n3 = copy.copy(n1)
print(id(n3)) #深拷贝
n4 = copy.deepcopy(n1)
print(id(n4)) 你会神奇的发现打印的都是相同的
对于字典、元组、列表 而言，进行赋值、浅拷贝、深拷贝时，其内存地址的变化时不一样的
1.赋值
n1 = {"k1":'nullnull',"k2":1,"k3":['hello','python']}
n2 = n1
2.浅拷贝
浅拷贝，在内存中额外创建 第一层 的数据
import copy
n1 = {"k1":"nullnull","k2":1,"k3":["hello","python"]}
n2 = copy.copy(n1)
3.深拷贝
深拷贝，在内存中将所有的数据重新创建一份(排除最后一层，即：Python内部对字符串和数字的优化)
import copy
n1 = {"k1":"nullnull","k2":1,"k3":["hello","python"]}
n2 = copy.deepcopy(n1)