一、集合
定义：由不同元素组成的集合。集合是一组无序排列的可hash值， 可以作为字典的key。元素必须是不可变类型：只能存放数字，字符串，字典
特性：集合的目的是将不同的值放在一起，不同的集合之间可以用来做关系运算，无序纠结于集合中的单个值。
2.1、集合的创建
class set(object):
"""
set() -> new empty set object
set(iterable) -> new set object Build an unordered collection of unique elements.
"""
def add(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Add an element to a set，添加元素 This has no effect if the element is already present.
"""
pass def clear(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Remove all elements from this set. 清除内容"""
pass def copy(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return a shallow copy of a set. 浅拷贝 """
pass def difference(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return the difference of two or more sets as a new set. A中存在，B中不存在 (i.e. all elements that are in this set but not the others.)
"""
pass def difference_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Remove all elements of another set from this set. 从当前集合中删除和B中相同的元素"""
pass def discard(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Remove an element from a set if it is a member. If the element is not a member, do nothing. 移除指定元素，不存在不保错
"""
pass def intersection(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return the intersection of two sets as a new set. 交集 (i.e. all elements that are in both sets.)
"""
pass def intersection_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Update a set with the intersection of itself and another. 取交集并更更新到A中 """
pass def isdisjoint(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return True if two sets have a null intersection. 如果没有交集，返回True，否则返回False"""
pass def issubset(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Report whether another set contains this set. 是否是子序列"""
pass def issuperset(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Report whether this set contains another set. 是否是父序列"""
pass def pop(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Remove and return an arbitrary set element.
Raises KeyError if the set is empty. 移除元素
"""
pass def remove(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Remove an element from a set; it must be a member. If the element is not a member, raise a KeyError. 移除指定元素，不存在保错
"""
pass def symmetric_difference(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return the symmetric difference of two sets as a new set. 对称差集 (i.e. all elements that are in exactly one of the sets.)
"""
pass def symmetric_difference_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Update a set with the symmetric difference of itself and another. 对称差集，并更新到a中 """
pass def union(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
"""
Return the union of sets as a new set. 并集 (i.e. all elements that are in either set.)
"""
pass def update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Update a set with the union of itself and others. 更新 """
pass
set函数
①s={1,2,3,1}
②set函数来进行创建：把实参进行for循环，一个一个进行放置到新的列表中去。
s=set(['alex','alex','sb'])
print(s)
set_test=set('hello')
print(set_test) {'alex', 'sb'}
{'e', 'l', 'o', 'h'}
2.1集合内置方法：
①、add(self, *args, **kwargs),添加元素。
s={1,2,3,4,5,6}
s.add('s')
print(s)
s.add('') #可以加入字符串:'3'
print(s)
s.add(3)
print(s)
>>>
{'s', 1, 2, 3, 4, 5, 6}
{'s', 1, 2, 3, 4, 5, 6, ''}
{'s', 1, 2, 3, 4, 5, 6, ''}
②、clear(self, *args, **kwargs)。清空集合
s={1,2,3,4,5,6}
s.clear()
print(s)
>>>
set()
③、copy(self, *args, **kwargs)。复制
s={'sb',1,2,3,4,5,6}
s1=s.copy()
print(s1)
>>>
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 'sb'}
④、s.pop() 随机删除
s={'sb',1,2,3,4,5,6}
s1=s.pop()
print(s1)
print(s)
>>>
1
{2, 3, 4, 5, 6, 'sb'}
⑤、指定删除：
s.remove(self, *args, **kwargs) #删除元素不存在会报错
discard(self, *args, **kwargs) #删除元素不存在不会报错
s={'sb',1,2,3,4,5,6}
s.remove('sb')
print(s)
s.remove('hellol')
print(s)
s.discard('sbbbb')
print(s)
>>>
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
报错
没有移除元素，打印原集合。
⑥、intersection(self, *args, **kwargs) 求两个元素的交集。相当于s1&s2
intersection.update 求交集后把结果赋值给P_S
python_1=['lcg','zsw','zjw']
linux_1=['lcg','szw']
p_s=set(python_1)
l_s=set(linux_1)
print(p_s,l_s)
t=l_s.intersection(p_s)
print(t) >>>>
{'lcg', 'zsw', 'zjw'} {'lcg', 'szw'}
{'lcg'}
⑦、union 求并集 a|b
python_1=['lcg','zsw','zjw']
linux_1=['lcg','szw']
p_s=set(python_1)
l_s=set(linux_1)
print(p_s.union(l_s)) >>>>
{'szw', 'lcg', 'zsw', 'zjw'}
⑧、1、difference(self, *args, **kwargs) 求差集 p_s-l_s
2、difference.update 求差集后把结果赋值给P_s
python_1=['lcg','zsw','zjw']
linux_1=['lcg','szw']
p_s=set(python_1)
l_s=set(linux_1)
print(p_s-l_s) >>>
{'zjw', 'zsw'}
⑨、symmetric_difference、交叉补集 符号表达式： p_s^l_s
python_1=['lcg','szw','zjw']
linux_1=['lcg','szw','sb']
p_s=set(python_1)
l_s=set(linux_1)
print(p_s.symmetric_difference(l_s)) >>>
{'zjw', 'sb'}
10、isdisjoint(self, *args, **kwargs) 判断是否没有交集。没有交集-True。
python_1=['lcg','szw','zjw']
linux_1=['lcg','szw','sb']
p_s=set(python_1)
l_s=set(linux_1)
print(p_s.isdisjoint(l_s)) >>>
False
11、issubset→是否是子集
issuperset→是否是父集
python_1=['lcg','szw','zjw']
linux_1=['lcg','szw',]
p_s=set(python_1)
l_s=set(linux_1)
print(p_s.issubset(l_s)) python_1=['lcg','szw','zjw']
linux_1=['lcg','szw',]
p_s=set(python_1)
l_s=set(linux_1)
print(l_s.issubset(p_s)) >>>
False
True
12、update 更新增加多个值 s1.update(s2) s2可以是集合、元祖，列表：可迭代的都可以传入。 add只能更新增加一个值。
python_1=['lcg','szw','zjw']
linux_1=['lcg','szw','as']
p_s=set(python_1)
l_s=set(linux_1)
p_s.update(l_s)
print(p_s) >>>>
{'as', 'lcg', 'zjw', 'szw'}
深浅拷贝
一、数字和字符串
对于 数字 和 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
# ######### 数字、字符串 #########n1 = 123
# n1 = "i am alex age 10"print(id(n1))
# ## 赋值 ##n2 = n1
print(id(n2))
# ## 浅拷贝 ##n2 = copy.copy(n1)
print(id(n2))
# ## 深拷贝 ##n3 = copy.deepcopy(n1)
print(id(n3))
二、其他基本数据类型
对于字典、元祖、列表 而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同的。
1、赋值
赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址，如：
|
1
2
3
|
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n2 = n1
|
2、浅拷贝
浅拷贝，在内存中只额外创建第一层数据
|
1
2
3
4
5
|
import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n3 = 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）
|
1
2
3
4
5
|
import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n4 = copy.deepcopy(n1)
|
wusir
函数
一、背景
在学习函数之前，一直遵循：面向过程编程，即：根据业务逻辑从上到下实现功能，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发过程中最常见的操作就是粘贴复制，也就是将之前实现的代码块复制到现需功能处，如下：
while True：
if cpu利用率 > 90%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接 if 硬盘使用空间 > 90%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接 if 内存占用 > 80%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
def 发送邮件(内容)
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接 while True： if cpu利用率 > 90%:
发送邮件('CPU报警') if 硬盘使用空间 > 90%:
发送邮件('硬盘报警') if 内存占用 > 80%:
对于上述的两种实现方式，第二次必然比第一次的重用性和可读性要好，其实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，仅调用函数即可
- 面向对象：对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”
函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性
二、定义和使用
def 函数名(参数):
...
函数体
...
返回值
函数的定义主要有如下要点：
- def：表示函数的关键字
- 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
- 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
- 参数：为函数体提供数据
- 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。
1、返回值
函数是一个功能块，该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。
以上要点中，比较重要有参数和返回值：
def 发送短信():
发送短信的代码...
if 发送成功:
return True
else:
return False
while True:
# 每次执行发送短信函数，都会将返回值自动赋值给result
# 之后，可以根据result来写日志，或重发等操作
result = 发送短信()
if result == False:
记录日志，短信发送失败...
2、参数
为什么要有参数？
def CPU报警邮件()
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接 def 硬盘报警邮件()
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接 def 内存报警邮件()
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接 while True： if cpu利用率 > 90%:
CPU报警邮件（） if 硬盘使用空间 > 90%:
硬盘报警邮件（） if 内存占用 > 80%:
内存报警邮件（）
无参数实现
def 发送邮件(邮件内容)
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
while True：
if cpu利用率 > 90%:
发送邮件("CPU报警了。")
if 硬盘使用空间 > 90%:
发送邮件("硬盘报警了。")
if 内存占用 > 80%:
发送邮件("内存报警了。")
有参数实现
函数的有三中不同的参数：
- 普通参数
- 默认参数
- 动态参数
# ######### 定义函数 ######### # name 叫做函数func的形式参数，简称：形参
def func(name):
print name # ######### 执行函数 #########
# 'wupeiqi' 叫做函数func的实际参数，简称：实参
func('wupeiqi')
普通参数
def func(name, age = 18):
print "%s:%s" %(name,age)
# 指定参数
func('wupeiqi', 19)
# 使用默认参数
func('alex')
注：默认参数需要放在参数列表最后
默认参数
def func(*args):
print args
# 执行方式一
func(11,33,4,4454,5)
# 执行方式二
li = [11,2,2,3,3,4,54]
func(*li)
动态参数
def func(**kwargs):
print args
# 执行方式一
func(name＝'wupeiqi',age=18)
# 执行方式二
li = {'name':'wupeiqi', age:18, 'gender':'male'}
func(**li)
动态参数
def func(*args, **kwargs):
print args
print kwargs
动态参数
扩展：发送邮件实例
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import formataddr msg = MIMEText('邮件内容', 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = formataddr(["武沛齐",'wptawy@126.com'])
msg['To'] = formataddr(["走人",'424662508@qq.com'])
msg['Subject'] = "主题" server = smtplib.SMTP("smtp.126.com", 25)
server.login("wptawy@126.com", "邮箱密码")
server.sendmail('wptawy@126.com', ['424662508@qq.com',], msg.as_string())
server.quit()
发送邮件实例
内置函数
注：查看详细猛击这里
open函数，该函数用于文件处理
操作文件时，一般需要经历如下步骤：
- 打开文件
- 操作文件
一、打开文件
|
1
|
文件句柄 = open('文件路径', '模式')
|
打开文件时，需要指定文件路径和以何等方式打开文件，打开后，即可获取该文件句柄，日后通过此文件句柄对该文件操作。
打开文件的模式有：
- r ，只读模式【默认】
- w，只写模式【不可读；不存在则创建；存在则清空内容；】
- x， 只写模式【不可读；不存在则创建，存在则报错】
- a， 追加模式【可读； 不存在则创建；存在则只追加内容；】
"+" 表示可以同时读写某个文件
- r+， 读写【可读，可写】
- w+，写读【可读，可写】
- x+ ，写读【可读，可写】
- a+， 写读【可读，可写】
"b"表示以字节的方式操作
- rb 或 r+b
- wb 或 w+b
- xb 或 w+b
- ab 或 a+b
注：以b方式打开时，读取到的内容是字节类型，写入时也需要提供字节类型
二、操作
class TextIOWrapper(_TextIOBase):
"""
Character and line based layer over a BufferedIOBase object, buffer. encoding gives the name of the encoding that the stream will be
decoded or encoded with. It defaults to locale.getpreferredencoding(False). errors determines the strictness of encoding and decoding (see
help(codecs.Codec) or the documentation for codecs.register) and
defaults to "strict". newline controls how line endings are handled. It can be None, '',
'\n', '\r', and '\r\n'. It works as follows: * On input, if newline is None, universal newlines mode is
enabled. Lines in the input can end in '\n', '\r', or '\r\n', and
these are translated into '\n' before being returned to the
caller. If it is '', universal newline mode is enabled, but line
endings are returned to the caller untranslated. If it has any of
the other legal values, input lines are only terminated by the given
string, and the line ending is returned to the caller untranslated. * On output, if newline is None, any '\n' characters written are
translated to the system default line separator, os.linesep. If
newline is '' or '\n', no translation takes place. If newline is any
of the other legal values, any '\n' characters written are translated
to the given string. If line_buffering is True, a call to flush is implied when a call to
write contains a newline character.
"""
def close(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
关闭文件
pass def fileno(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
文件描述符
pass def flush(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
刷新文件内部缓冲区
pass def isatty(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
判断文件是否是同意tty设备
pass def read(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
读取指定字节数据
pass def readable(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
是否可读
pass def readline(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
仅读取一行数据
pass def seek(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
指定文件中指针位置
pass def seekable(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
指针是否可操作
pass def tell(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
获取指针位置
pass def truncate(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
截断数据，仅保留指定之前数据
pass def writable(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
是否可写
pass def write(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
写内容
pass def __getstate__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
pass def __init__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
pass @staticmethod # known case of __new__
def __new__(*args, **kwargs): # real signature unknown
""" Create and return a new object. See help(type) for accurate signature. """
pass def __next__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Implement next(self). """
pass def __repr__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return repr(self). """
pass buffer = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default closed = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default encoding = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default errors = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default line_buffering = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default name = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default newlines = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default _CHUNK_SIZE = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default _finalizing = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None) # default
3.x
三、管理上下文
为了避免打开文件后忘记关闭，可以通过管理上下文，即：
|
1
2
3
|
with open('log','r') as f:
...
|
如此方式，当with代码块执行完毕时，内部会自动关闭并释放文件资源。
在Python 2.7 及以后，with又支持同时对多个文件的上下文进行管理，即：
|
1
2
|
with open('log1') as obj1, open('log2') as obj2:
pass
|
三、管理上下文
为了避免打开文件后忘记关闭，可以通过管理上下文，即：
|
1
2
3
|
with open('log','r') as f:
...
|
如此方式，当with代码块执行完毕时，内部会自动关闭并释放文件资源。
在Python 2.7 及以后，with又支持同时对多个文件的上下文进行管理，即：
|
1
2
|
with open('log1') as obj1, open('log2') as obj2:
pass
|
lambda表达式
学习条件运算时，对于简单的 if else 语句，可以使用三元运算来表示，即：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
# 普通条件语句if 1 == 1:
name = 'wupeiqi'
else:
name = 'alex'
# 三元运算name = 'wupeiqi' if 1 == 1 else 'alex'
|
对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
# ###################### 普通函数 ####################### 定义函数（普通方式）def func(arg):
return arg + 1
# 执行函数result = func(123)
# ###################### lambda ###################### # 定义函数（lambda表达式）my_lambda = lambda arg : arg + 1
# 执行函数result = my_lambda(123)
|
递归
利用函数编写如下数列：
斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368...
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
def func(arg1,arg2):
if arg1 == 0:
print arg1, arg2
arg3 = arg1 + arg2
print arg3
func(arg2, arg3)
func(0,1)
|
练习题
1、简述普通参数、指定参数、默认参数、动态参数的区别
2、写函数，计算传入字符串中【数字】、【字母】、【空格] 以及 【其他】的个数
3、写函数，判断用户传入的对象（字符串、列表、元组）长度是否大于5。
4、写函数，检查用户传入的对象（字符串、列表、元组）的每一个元素是否含有空内容。
5、写函数，检查传入列表的长度，如果大于2，那么仅保留前两个长度的内容，并将新内容返回给调用者。
6、写函数，检查获取传入列表或元组对象的所有奇数位索引对应的元素，并将其作为新列表返回给调用者。
7、写函数，检查传入字典的每一个value的长度,如果大于2，那么仅保留前两个长度的内容，并将新内容返回给调用者。
|
1
2
3
|
dic = {"k1": "v1v1", "k2": [11,22,33,44]}
PS:字典中的value只能是字符串或列表 |
8、写函数，利用递归获取斐波那契数列中的第 10 个数，并将该值返回给调用者。
二、函数
2.1、数学定义：
一般的，在一个变化过程中，如果有两个变量x和y，并且对于x的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与其对应，那么我们就把x称为自变量，把y称为因变量，y是x的函数。自变量x的取值范围叫做这个函数的定义域。
python函数定义：
函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法。
def 函数名(形参) #定义函数名称和参数结构
。。。。 # 函数中间，逻辑运算过程
return @ #返回函数的运行结果值。运行过程中一碰到return就结束函数当前的调用函数。
a=函数名(实参数) # 调用函数
没有return的话只有只是一个过程。
有return：就是一个完整的函数。
def test():
'''
2*x+1
:param x:整形数字
:return: 返回计算结果
'''
x=3
y=2*x+1
return y
a=test() #定义变量a，接住函数返回的值
print(a)
总结使用函数的好处：
1.代码重用
2.保持一致性，易维护
3.可扩展性
2.2、函数和过程
def test01():
msg = 'test01'
print(msg) def test02():
msg = 'test02'
print(msg)
return msg def test03():
msg = 'test03'
print(msg)
return 1,2,3,4,'a',['alex'],{'name':'alex'},None def test04():
msg = 'test03'
print(msg)
return {'name':'alex'}
t1=test01()
t2=test02()
t3=test03()
t4=test04()
print(t1)
print(t2)
print(t3)
print(t4) >>>>>
test01
test02
test03
test03
None
test02
(1, 2, 3, 4, 'a', ['alex'], {'name': 'alex'}, None) 把字符串放在一个元祖里面。返回值＞1
{'name': 'alex'}
def test05():
msg='dskddDSD酸'
print(msg)
return {1,2,4,5}
a=test05()
print(a) >>>
{1, 2, 4, 5}
过程定义：过程定义：过程就是简单特殊没有返回值的函数
总结：当一个函数/过程没有使用return显示的定义返回值时，python解释器会隐式的返回None，
所以在python中即便是过程也可以算作函数。
总结：
返回值数=0:返回None 无定义返回值
返回值数=1:返回object
返回值数>1:返回tuple
三、函数参数
1.形参变量：[形参变量，变量只是一个名字，代号，只有值，数据类型才会占用内存在没有赋值的情况下不占用内存空间。]，
只有在被调用时才分配内存单元在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后，则不能再使用该形参变量
2.实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值
直接print（形参）会出现报错的情况，形参没有值！！！所以没法打印值
函数的形式: def calc(x,y): #定义形式参数-形参变量
res=x**y
return res
c=calc(a,b) #实参数
print(c)
3.位置参数和关键字（标准调用：实参与形参位置一一对应；关键字调用：位置无需固定）
3.1、位置参数
def cala (x,y,z):
print(x)
print(y)
print(z) a=cala(1,2) #位置参数要一一对应,不能多一个,也不能少一个!
3.2、关键字参数
def cala (x,y,z):
print(x)
print(y)
print(z) a=cala(x=1,y=2,z=3) #关键字参数,无位置顺序要求。按照关键字进行一一对应。也是缺一不可！
print(a) >>>
1
2
3
None
3.3、混搭：位置参数和关键字参数混合使用
def cala (x,y,z):
print(x)
print(y)
print(z)
# test(1,y=2,3)#报错
# test(1,3,y=2)#报错
# test(1,3,z=2,y=4)#报错
# test(z=2,1,3)#报错
a=cala(1,y=2,z=3) #可以把两者混搭,可是必须遵从。位置参数必须在关键字参数左边。
#a=cala(1,2,y=3) 2先赋值给y，之后在替换赋值3，缺少Z的参数赋值，所以仍然会报错
print(a)
3.4、关键字参数不允许多个值，不存在后来值覆盖前面值的说法！
def cala(x,y,z):
up=x+y+z
return up
a=cala(1,2,y=2)
print(a) #got multiple values for argument 'y'
有多个参数的值“Y”
3.4、函数返回值:没有返回值，相当于函数是一个执行过程，仍然会执行函数内部的程序。只是函数的执行个结果为：None
def test01():
msg="dsadsdad"
print(msg) #没有return,运行该函数没有返回值。接着函数的结果是:None
a=test01()
print(a) def test02():
msg='dsdsds'
print(msg)
return msg #return为函数内部的关键字
a=test02()
print(a) def test03():
msg='dsds'
return 1,2,3,'dddfdfd',{'dsds':'dsd'},['dsds','dsd'] #3可以返回字符串函数。会把字符串放置在一个元祖内部
a=test03()
print(a) def test04():
msg='sdsds'
return test03 #可以返回函数的内存地址,
a=test04()() #加上内存地址+() 等于运行该程序
print(a)
dsadsdad
None
dsdsds
dsdsds
(1, 2, 3, 'dddfdfd', {'dsds': 'dsd'}, ['dsds', 'dsd'])
(1, 2, 3, 'dddfdfd', {'dsds': 'dsd'}, ['dsds', 'dsd'])
答案
4、默认参数：
预先赋值，如果调用过程中没有传值的话，就按照默认参数，有传值就用传的值。形象比喻：选举大会，先内定一个，如果没有新人参选
def claa(x,y,z=3):
a=x+y+z
return a
b=claa(1,4)
print(b) >>>
8
使用情景：
一、
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
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：
def enroll(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')
5.可变参数—*args
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：
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。这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。
*列表,
5.1用法：在写特定功能的时候，也许只有一个X值，加入参数组的话：可以为后期扩展处理多个值留下方便，不传的情况下为空值！函数内部打印的话：显示：（）
def casd(x,*args): #args才是参数，*是一个特殊用法【列表有关】
print(x)
print(args)
q=casd(1,2,3,4,5,) #把剩余的参数传给后面的参数。
print(q) >>>
1
(2, 3, 4, 5)
None
def casd(x,*args): #
print(x)
print(args)
q=casd(1,*[2,3,4,5]) →等价于：2，3，4，5 >>>
1
(2, 3, 4, 5)
def casd(x,*args):
print(x)
print(args)
q=casd(1,[2,3,4,5]) >>>>
1
([2, 3, 4, 5],) print(args[0][o]) 会打印出X
5.2其他情况：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：
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
nums = [1, 2, 3]
calc(*nums)
>>>
14
def cala(x,*args):
print(x)
print(args)
cala(1,*{'ssa':'sasa'})
cala(1,*['ssa','sasa','hasattr']) #for i in 操作
cala(1,['ssa','sasa','hasattr']) #整体一个元素 def cala(x,*args):
print(x)
print(args)
cala(1,{'ssa':'sasa'}) #整体一个元素
cala(1,*{'ssa':'sasa'}) #for i in 操作取出里面的KEY >>>>
{'dsds': 'dsd'}
1
('ssa',)
1
('ssa', 'sasa', 'hasattr')
1
(['ssa', 'sasa', 'hasattr'],)
1
({'ssa': 'sasa'},)
1
('ssa',)
5.3 *args,**args传可变、关键字参数
def cala(x,*args): #传入列表
print(x)
print(args)
cala(1,'c',"ewe",'y',"ss") def cala(x,**args): #传入字典
print(x)
print(args)
cala(1,c="ewe",y="ss") >>>
1
('c', 'ewe', 'y', 'ss')
1
{'y': 'ss', 'c': 'ewe'}
5.4、关键字参数 **kwargs
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：
def cala(x,*args,**kwargs): #传入字典
print(x)
print(args)
print(kwargs)
cala(1,122121212,212,212,c="ewe",y="ss")
>>
1
(122121212, 212, 212)
{'y': 'ss', 'c': 'ewe'}
①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：
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
>>>
name: Jack age: 24 other: {'job': 'Engineer', 'city': 'Beijing'}
②、当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra) #简写方式
>>>
name: Jack age: 24 other: {'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。
5.1、 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。
参见廖海峰：http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431752945034eb82ac80a3e64b9bb4929b16eeed1eb9000
5.2、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。
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):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw) >>>
>>> 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}
小结
Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。
默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！
要注意定义可变参数和关键字参数的语法：
*args是可变参数，args接收的是一个tuple；
**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：
可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。
使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。
命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。
定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数。
备注：默认