1，函数是什么

    1.1，数学中的函数

        - 数学中的函数是一种关系，这种关系使一个集合里的每一个元素对应到另一个（可能相同的）集合里的唯一元素。

    1.2，编程语言中的函数

        - 在程序中，函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一或相关联功能的代码段。
        - 函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。

2，Python中的函数

    2.1，Python中的函数可以分为几个类型：

        - 内建函数：比如基础函数print、input等；高阶函数map、reduce等。
        - 用户自定义函数，通过def、lambda关键字构造的函数。
        - 第三方工具包中的函数。

    2.2，组成函数的零件

    2.3，定义函数的关键字

        - 在Python中用关键字def声明函数，后面跟函数名和小括号，括号内可以放置所需参数。def定义的函数，是我们平常所说的函数，也是比较常用的。
        - 使用lambda定义的函数，被称之为匿名函数。较为简洁，用于一些小功能场景。

    2.4，函数名-就像是方程的代号

        - 函数名是用来标识一个函数的标识符，其起名的规则和标识符的命名规则是一样的。
        - 好的函数名可以直观的理解函数的功能，起名方式可以遵循标识符的起名方法。
        - 函数调用时通过函数名进行使用。

    2.5，说明文档-就像是工具的说明书

def add(a, b):
    """
    用于计算两个数字之和
    param a:数值类型
    param b:数值类型
    return 两个数字之和
    """
    return a+b
help(add)
# 输出效果
# add(a, b)
#     用于计算两个数字之和
#     param a:数值类型
#     param b:数值类型
#     return 两个数字之和

    2.6，参数-就像是方程中的X

        - 形参：形式参数，没有实体，在定义函数名和函数体的时候使用的参数，目的是用来接收调用该函数时传入的参数实参。
        - 实参：实际参数，在代用函数时传入的数据；可以是常量、变量、表达式、函数等。

def function(param):  # 此处为形参
    '''说明文档'''
    pass
function(1)  # 实参

    2.7，返回值-就像是方程计算的结果

        - return，返回函数计算的结果，可以是具体的值、公式、函数等。
            返回值并不是必须的，如果函数中没有return（没有返回值），则默认返回None。
            返回值可以是多个，即：return a b c（实际上会被当作一个元组返回）
        - return标志着一个函数的结束。

l = [1, 2, 3, 4]
print(l.append(5))  # 输出None，即append没有返回值
print(l.pop(2))  # 输出3，返回删除的对象

    2.8，函数体-就像是方程中的计算过程

        - 函数体是函数实现功能的主要部分。
        - 函数体部分要进行缩进。
        - 是对某种功能代码的实现。
        - pass：占位符，没有实际意义。
        - 函数体中可以继续定义函数。

        2.8.1，函数中的参数的类型可以分为以下几种：

            - 必备参数：必备参数须以正确的顺序传入函数，调用时的数量必须和声明时的一样。
                function(a,b)
            - 关键字参数：函数调用时使用等号赋值的形式传入参数。
                function(a=1,b=2)
            - 默认参数：调用函数时，缺省参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。
                def function(a=1,b=2):
                    pass
                function()  # 此时使用，没有传入参数，默认a=1，b=2
            - 不定长参数：有时可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数，这些参数叫做不定长参数，声明时不会命名。
                *args,**kwargs：加了星号（*）的变量args会存放所有未命名的变量参数，args为元组，
                而加了（**）的变量kwargs会存放命名参数，即形如key=value的参数，kwargs为字典。
                def function(*args):
                    pass
                function(1,2,3,4,5)
                参数的位置：def func(必备参数，关键字参数，默认参数，不定长参数)。

    2.9，变量重名-就像和名人重名了

name="吴彦祖"
def func():
    name="小吴"
    print("有人喊你，%s"%(name))
func()  # 喊的是谁？小吴

        - 这段代码会显示什么结果？下面这段呢？

name="吴彦祖"
def func():
    name="小吴"
    print("有人喊你，%s"%(name))  # 小吴
func()
print("有人喊你，%s"%(name))  # 吴彦祖

        - 变量可分为全局变量和局部变量
            定义在脚本中的变量（吴彦祖）为全局变量（脚本中都可以使用）。
            定义在函数、类内部的变量为局部变量（离开函数后就不能再使用了）。
            如果变量重名，在函数内部优先使用局部变量。
        - 当函数中要使用的变量就是全局变量时，可以通过关键字global使用。

name="吴彦祖"
def func():
    global name
    print("我就是，%s"%(name))  # 吴彦祖
func()
print("我就是，%s"%(name))  # 吴彦祖

        - 可变数据对于函数的影响

l = [1, 2]
def func():
    l.append(5)
func()
print(l)  # [1, 2, 5]

    3.0，匿名函数

        - Python中提供了lambda来创建匿名函数。相比于普通函数而言，匿名函数有以下特点：
            lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
            lambda不是一个代码块，仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
            lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
        - 定义匿名函数：
            #lambda 参数：函数体
            lambda x:x+1
        - 匿名函数的优势
            - 让代码更简洁，例如：
                实现功能，输出x的平方、三次方、四次方

def f1(x):
    return x**2
def f2(x):
    return x**3
def f3(x):
    return x**4
l=[f1,f2,f3]
x=3
for f in l:
    print(f(x))

x=3
l = [lambda x:x**2,lambda x:x**3,lambda x:x**4]
for i in l:
    print(i(x))

3，Python函数的特点

    3.1，Python函数的小特点

        - 函数本身可以作为参数和返回值。
        - Python程序的执行过程：
            自上而下。
            函数体在调用时才会被执行。

    3.2，函数式编程

        - 函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
        - 函数式编程思想更接近数学计算。
        - 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式。
        - 函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数。
        - Python对函数式编程提供部分支持。

    3.3，思考一下

        - 结合Python函数的特点，以下输出结果是多少？

def func():
    temp=[lambda x:x*i for i in range(4)]
    return temp
for i in func():
    print(i(3))  # 9 9 9 9

4，高阶函数

    4.1，高阶函数（1）

        - 既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就是高阶函数。
        - 高阶函数有以下特点：
            变量可以指向函数。
            可以传入函数。

    4.2，高阶函数（2）

        - 高阶函数中变量可以指向函数。
        - 要获得函数调用结果，我们可以把结果赋值给变量。
            例如：x = abs(-10) => x = 10
        - 函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数。
            例如：f = abs => f(-10) = 10

    4.3，高阶函数（3）

        - 变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数。
        - 一个最简单的高阶函数：
            def add(x,y,f):
                return f(x)+f(y)
        - 以下输出结果是？

def add(x,y,f):
    return f(x)+f(y)
print(add(-5,6,abs))  # 11

    4.4，map函数

        - Python内建了map()函数。
        - map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable对象，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
        - 比如我们有一个函数f(x)=x^2，要把这个函数作用在一个list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]上，就可以用map()实现如下：

def f(x):
    return x*x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(r))  # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    4.5，reduce函数

        - reduce把一个函数作用在一个序列[x1,x2,x3,...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
            reduce(f,[x1,x2,x3,x4]) = f(f(f(x1,x2),x3),x4)
        - 把序列[1,3,5,7,9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：

from functools import reduce
def fn(x,y):
    return x*10+y
print(reduce(fn,[1,3,5,7,9]))  # 13579

    4.6，filter函数

        - Python内建的filter()函数用于过滤序列。和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。
        - 和map()不同的是，filter()把传入的函数依次用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
        - 利用filter把序列中的空字符串删除：

def not_empty(s):
    return s
result=list(filter(not_empty,['a','b',None,'c','']))
print(result)  # ['a', 'b', 'c']

    4.7，sorted函数

        - 排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。
        - 比较的过程必须通过函数抽象出来。Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序。
        - sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序。
        - 对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的。

print(sorted(['bob','about','zoo','credit'],key=str.lower))  # ['about', 'bob', 'credit', 'zoo']