函数
叫 子过程或子程序 描叙的更为贴近实际应用场景
这和数学中的函数实现上不同但语义上相识，如 f(x) = expressiom, 给定一个确定的输入必然返回一个确定的输出
数学中函数的关系是通过代数方程确定的，计算机中的函数关系通过 表达式语句确定的，计算机可以完成数学中函数的
表达，并且远比数学中的函数要强大，数学中完成的仅仅是计算问题，计算机不仅仅完成计算还能同时自动完成相关联的
运算与许多系统级别的工作
在学习函数之前，我们理解这个场景，比如你在画画，你需要什么？一支画笔和一张白纸就足够了，类比
计算机程序，你需要一个空文本文件和往空文本文件中写入程序，文本编辑器就是那支画笔，空白文件就是那张白纸，
画画中，我们要熟知几种图形与线条，在程序中我们要熟知函数、类、变量、循环分支，这些都是构成程序的基本构件
函数定义
def ...(param, ...):
...
return expression, ... 1. 关键字def引入一个函数定义，后面跟函数名称和函数的参数列表，然后最后以:作为结尾，下一行缩进表示函数体
2. 定义的语义是创建了一个东西然后给予这个东西一个名字，然后后面某个时候可以通过名字来引用这个东西，要想用
某个东西，就需要创建这个东西并给他一个名字
3. 调用函数 ...(param, ...)，这个过程又被称为执行函数，函数调用和函数执行时一个意思，要真有个区别
函数调用是传递实际参数给函数，函数执行时执行函数体
4. return 语句从函数中返回结果值，也就是函数的输出，可以时一个值，也可以时多个值，如果没有return语句则函数返回 None
def compare(one, two):
"""比较两个字符串,忽略大小写 如果一样则返回True, 否则返回False"""
res = one.lower() == two.lower()
return res
str_one = "123XXX"
str_two = "123xxx"
# 比较两个字符串是否一致
res = compare(str_one, str_two)
print(res)
形参 和 实参
形参
函数定义时候使用，只存在名称，没有具体的值，但可以在函数体内参与运算，很特殊，类似数学中的代数运算
实参
函数调用时候使用，需要传递具体的值给函数定义的形参
函数调用过程中传递参数的几种方式
1. 位置参数，通过实参索引位置与形参索引位置依次赋值，等价于多重赋值
2. 关键字参数，通过形参名称指定实参值的形式
3. 解包序列提供位置参数，解包字典提供关键字参数
def compare(one, two):
"""比较两个字符串,忽略大小写 如果一样则返回True, 否则返回False"""
res = one.lower() == two.lower()
return res
str_list = ["123XXX", "123xxx"]
# 解包序列获取位置参数，要求序列中元素个数必须和函数定义的位置参数个数一模一样
res = compare(*str_list)
print(res)
str_dict = {
"one": "123XXX",
"two": "123xxx"
}
# 解包字典获取关键字参数，要求字典中的key要和函数定义的形参名称一一对应
res = compare(**str_dict)
print(res)
函数定义中形参的几种形式
# 形参的定义控制函数调用时候参数的传递方式
1. 必传参数
2. 默认参数，在函数定义过程中计算的，只会执行一次，这对形参默认值时时可变类型时候显得重要
3. 可变参数(又叫收集参数、非固定参数)
4. 仅限位置参数、仅限关键字参数、位置或关键字参数
def beg_sum(one, two, *num, **kwargs):
"""对两数求和，如果、num有则加上num中数"""
res = one + two
if not num:
return res
res += sum(num)
# 输出kwars参数
print(kwargs)
return res
# 通过位置参数传递参数
res = beg_sum(1, 3, 77, 99, 99)
print(res)
# 通过关键字参数传递参数
res = beg_sum(one=1, two=2, three=4)
print(res)
细心观察函数，你会发现，函数就是一个架子(框架)，定义了输入，也定义了输出，至于中间的函数逻辑需要根据
具体的业务场景写语句逻辑
函数的语法糖形式又称为匿名函数
# lambda 表达式，返回的时函数对象，主要用于一些内置的函数，如 map reduce filter sort
# 应用于对可迭代对象中元素的简单处理
# lambda 表达式只限于单行表达式
# lambda 函数并特殊，只是普通def函数的简写，一种语法上的便捷，就好像吃了糖一样，甜甜的，所有叫做语法糖
nums = [10, 2, 3, 4, 6, 7, 8] # 过滤掉 小于等于3的 want_nums = filter(lambda x: x > 3, nums) print(list(want_nums))
函数标注
# 参数和返回值的元信息，类似静态语言的参数的类型与返回值类型，但不同的是Python的标注信息仅仅是提示，不做
参数类型检查，保存在函数元信息的 __annotations__以字典形式存放
def compare(one: str, two: str) -> int:
"""比较两个字符串,忽略大小写 如果一样则返回True, 否则返回False"""
res = one.lower() == two.lower()
return res
str_one = "123XXX"
str_two = "123xxx"
# 比较两个字符串是否一致
res = compare(str_one, str_two)
print(res)
# 打印函数元信息，函数标注
print(compare.__annotations__)
所有名称遵守同样的规范
# [a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*
# 基本上都是英文单词和英文单词的缩写或简写
# 不能是关键字或内置函数名称
声明 = 定义 = 创建
元数据 任何数据都有元数据
对数据的特征描叙，又叫元信息
例如数字 1 其元数据：
a. int类型
b. 支持数值运算 + - * / // %
c. 逻辑值为真
... 具有意义的特征信息
小明 元数据
身高
体重
年龄
学历
...
Python 中并不存在变量声明这么一说，只存在变量赋值
形式 varname = expression
# 等号左边的是变量赋值，会首先查找当前作用域中的变量，如果没找到，则新建一个变量varname,如果找到则修改其值
# 但是在 expression 中的变量，更确切的说是参与表达式运算的变量，这就存在变量引用，这个变量引用会首先找当前局部作用域中该行语句之前创建的变量，如果没有找到，则找外一层的局部变量，依次往上找，并不会往下找，一直找到全局变量，也就是定义在模块中的变量，还找不到则去找内置名称
# expression 中变量，称为变量引用，变量引用的查找过程 当前作用域 > 外层函数的作用域 > 全局作用域 > 内置名称， 只要在某一级找到，则停止查找返回确切的值
# Python中也不存在常量这么概念，我们可以约定变量名大写就是语义上实现常量
构成作用域的在Python中只要函数、模块、内置名称、类