10.函数
求绝对值的函数 abs(x)
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
比较函数 cmp(x, y)
如果 x<y，返回 -1，如果 x==y，返回 0，如果 x>y，返回 1：
>>> cmp(1, 2)
-1
>>> cmp(2, 1)
1
>>> cmp(3, 3)
0
int()函数：把其他数据类型转换为整数
>>> int('123')
123
>>> int(12.34)
12
str()函数：把其他类型转换成 str
>>> str(123)
'123'
>>> str(1.23)
'1.23'
10.1，编写函数
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：
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。
10.1，返回多值
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：
# math包提供了sin()和 cos()函数，我们先用import引用它：
import math
def move(x, y, step, angle):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
这样我们就可以同时获得返回值：
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print x, y
151.961524227 70.0
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, math.pi / 6)
>>> print r
(151.96152422706632, 70.0)
用print打印返回结果，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。
10.3，递归函数
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函数 fact(n)表示，可以看出：
fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n
所以，fact(n)可以表示为 n * fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。
于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
上面就是一个递归函数。可以试试：
>>> fact(1)
1
>>> fact(5)
120
>>> fact(100)
93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L
如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下：
===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120
递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试计算 fact(10000)。
10.4，定义默认参数
定义函数的时候，还可以有默认参数。
例如Python自带的 int() 函数，其实就有两个参数，我们既可以传一个参数，又可以传两个参数：
>>> int('123')
123
>>> int('123', 8)
83
int()函数的第二个参数是转换进制，如果不传，默认是十进制 (base=10)，如果传了，就用传入的参数。
可见，函数的默认参数的作用是简化调用，你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候，又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。
我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
假设计算平方的次数最多，我们就可以把 n 的默认值设定为 2：
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
这样一来，计算平方就不需要传入两个参数了：
>>> power(5)
25
由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以默认参数只能定义在必需参数的后面：
# OK:
def fn1(a, b=1, c=2):
pass
# Error:
def fn2(a=1, b):
pass
10.5，定义可变参数
如果想让一个函数能接受任意个参数，我们就可以定义一个可变参数：
def fn(*args):
print args
可变参数的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数：
>>> fn()
()
>>> fn('a')
('a',)
>>> fn('a', 'b')
('a', 'b')
>>> fn('a', 'b', 'c')
('a', 'b', 'c')
可变参数也不是很神秘，Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。
定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值，就可以定义一个可变参数：
def average(*args):
...
这样，在调用的时候，可以这样写：
>>> average()
0
>>> average(1, 2)
1.5
>>> average(1, 2, 2, 3, 4)
2.4
11.切片
11.1，对list进行切片
取一个list的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：
>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
取前3个元素，应该怎么做？
笨办法：
>>> [L[0], L[1], L[2]]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']
之所以是笨办法是因为扩展一下，取前N个元素就没辙了。
取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：
>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
... r.append(L[i])
...
>>> r
['Adam', 'Lisa', 'Bart']
对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：
>>> L[0:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']
L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。
如果第一个索引是0，还可以省略：
>>> L[:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']
也可以从索引1开始，取出2个元素出来：
>>> L[1:3]
['Lisa', 'Bart']
只用一个 : ，表示从头到尾：
>>> L[:]
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
因此，L[:]实际上复制出了一个新list。
切片操作还可以指定第三个参数：
>>> L[::2]
['Adam', 'Bart']
第三个参数表示每N个取一个，上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。
把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。
11.2，倒序切片
对于list，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：
>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> L[-2:]
['Bart', 'Paul']
>>> L[:-2]
['Adam', 'Lisa']
>>> L[-3:-1]
['Lisa', 'Bart']
>>> L[-4:-1:2]
['Adam', 'Bart']
记住倒数第一个元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引，不包含结束索引。
11.3，倒序切片
字符串 'xxx'和 Unicode字符串 u'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：
>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[-3:]
'EFG'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'
在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数，其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。
12，迭代
12.1，什么是迭代
在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。
在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：
for (i=0; i<list.length; i++) {
n = list[i];
}
可以看出，Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环。
因为 Python 的 for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他任何可迭代对象上。
因此，迭代操作就是对于一个集合，无论该集合是有序还是无序，我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。
注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：
1. 有序集合：list，tuple，str和unicode；
2. 无序集合：set
3. 无序集合并且具有 key-value 对：dict
而迭代是一个动词，它指的是一种操作，在Python中，就是 for 循环。
迭代与按下标访问数组最大的不同是，后者是一种具体的迭代实现方式，而前者只关心迭代结果，根本不关心迭代内部是如何实现的。
12.2，索引迭代
Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。
对于有序集合，元素确实是有索引的。有的时候，我们确实想在 for 循环中拿到索引，怎么办？
方法是使用 enumerate() 函数：
>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> for index, name in enumerate(L):
... print index, '-', name
...
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul
使用 enumerate() 函数，我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是，这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上，enumerate() 函数把：
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
变成了类似：
[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]
因此，迭代的每一个元素实际上是一个tuple：
for t in enumerate(L):
index = t[0]
name = t[1]
print index, '-', name
如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素，for循环又可以进一步简写为：
for index, name in enumerate(L):
print index, '-', name
这样不但代码更简单，而且还少了两条赋值语句。
可见，索引迭代也不是真的按索引访问，而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple，再迭代，就同时获得了索引和元素本身。
12.3，迭代dict的value
我们已经了解了dict对象本身就是可迭代对象，用 for 循环直接迭代 dict，可以每次拿到dict的一个key。
如果我们希望迭代 dict 对象的value，应该怎么做？
dict 对象有一个 values() 方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list，这样，我们迭代的就是 dict的每一个 value：
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]
for v in d.values():
print v
# 85
# 95
# 59
如果仔细阅读Python的文档，还可以发现，dict除了values()方法外，还有一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果完全一样：
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.itervalues()
# <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
for v in d.itervalues():
print v
# 85
# 95
# 59
那这两个方法有何不同之处呢？
1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。
2. 但是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。
3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象，这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str，unicode，dict等，任何可迭代对象都可以作用于for循环，而内部如何迭代我们通常并不用关心。
如果一个对象说自己可迭代，那我们就直接用 for 循环去迭代它，可见，迭代是一种抽象的数据操作，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。
12.4，迭代dict的key和value
我们了解了如何迭代 dict 的key和value，那么，在一个 for 循环中，能否同时迭代 key和value？答案是肯定的。
首先，我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值：
>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> print d.items()
[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]
可以看到，items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：
>>> for key, value in d.items():
... print key, ':', value
...
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以， iteritems() 不占用额外的内存。
13.列表生成式
13.1，生成列表
要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们可以用range(1, 11)：
>>> range(1, 11)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：
>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
... L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
这种写法就是Python特有的列表生成式。利用列表生成式，可以以非常简洁的代码生成 list。
写列表生成式时，把要生成的元素 x * x 放到前面，后面跟 for 循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。
13.2，复杂表达式
使用for循环的迭代不仅可以迭代普通的list，还可以迭代dict。
假设有如下的dict：
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
完全可以通过一个复杂的列表生成式把它变成一个 HTML 表格：
tds = ['<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table>'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'
注：字符串可以通过 % 进行格式化，用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串。
把打印出来的结果保存为一个html文件，就可以在浏览器中看到效果了：
<table border="1">
<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>
<tr><td>Lisa</td><td>85</td></tr>
<tr><td>Adam</td><td>95</td></tr>
<tr><td>Bart</td><td>59</td></tr>
</table>
13.3，条件过滤
列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如：
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
如果我们只想要偶数的平方，不改动 range()的情况下，可以加上 if 来筛选：
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
有了 if 条件，只有 if 判断为 True 的时候，才把循环的当前元素添加到列表中。
13.4，多层表达式
for循环可以嵌套，因此，在列表生成式中，也可以用多层 for 循环来生成列表。
对于字符串 'ABC' 和 '123'，可以使用两层循环，生成全排列：
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in '123']
['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']
翻译成循环代码就像下面这样：
L = []
for m in 'ABC':
for n in '123':
L.append(m + n)
以上是python的入门部分，在这一部分中学习到的内容：