Be Frinds With Python（参考来源：廖雪峰的官方网站）
认识Python
C语言是可以用来编写操作系统的贴近硬件的语言，适合开发那些追求运行速度、充分发挥硬件性能的程序。而Python是用来编写应用程序的高级编程语言。高级编程语言通常都会提供一个比较完善的基础代码库，可以供开发者直接使用。Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，可以调用别人开发的东西。
许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。等。
Python适合开发网络应用、日常工具和包装其他语言程序等，缺点为运行速度慢、代码不能加密等。
安装Python（Windows）
Python是跨平台的，它可以运行在Windows、Mac和各种Linux/Unix系统上。在Windows上写Python程序，放到Linux上也是能够运行的。安装Python后可以得到Python解释器、命令行交互环境和简单的集成开发环境。
跟随廖雪峰的教程，我在此下载Python3.6.。
首先，根据你的Windows版本（64位还是32位）从Python的官方网站下载Python 3.6对应的64位安装程序或32位安装程序，下载完毕后运行即可。
安装成功后，cmd打开命令窗口，输入python
安装成功！
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
Python解释器有：CPython、IPython、PyPy、Jython、IronPython。其中CPython使用最广。
第一个Python程序
有两种模式：命令行模式和Python交互模式。
在交互模式下，直接输入代码，回车后可得到结果，
如：
如果要让Python打印出指定的文字，可以用print()函数。
在命令行模式下，可以执行python进入Python交互式环境，也可以执行python hello.py运行一个.py文件。执行一个.py文件只能在命令行模式执行。如果敲一个命令python hello.py，错误提示No such file or directory说明这个hello.py在当前目录找不到，必须先把当前目录切换到hello.py所在的目录下，才能正常执行。此外，在命令行模式运行.py文件和在Python交互式环境下直接运行Python代码有所不同。Python交互式环境会把每一行Python代码的结果自动打印出来，但是，直接运行Python代码却不会。需要在.py文件里使用print函数。
为了保存运行的代码，我们需要用到文本编辑器，根据廖雪峰的推荐，一个是Sublime Text，免费使用，但不付费会弹出提示框；一个是Notepad++，免费使用，有中文界面。请注意，用哪个都行，但是绝对不能用Word和Windows自带的记事本。Word保存的不是纯文本文件，而记事本会自作聪明地在文件开始的地方加上几个特殊字符（UTF-8 BOM），结果会导致程序运行出现莫名其妙的错误。
选择一个目录，例如C:\work，把文件保存为hello.py，就可以打开命令行窗口，把当前目录切换到hello.py所在目录，就可以运行这个程序了
用文本编辑器写Python程序，然后保存为后缀为.py的文件，就可以用Python直接运行这个程序了。
Python的交互模式和直接运行.py文件有什么区别呢？
直接输入python进入交互模式，相当于启动了Python解释器，但是等待你一行一行地输入源代码，每输入一行就执行一行。
直接运行.py文件相当于启动了Python解释器，然后一次性把.py文件的源代码给执行了，你是没有机会以交互的方式输入源代码的。
也可以使用Python代码运行助手，使用脚本进行直接的编译和运行。
关于输出：用print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world'，print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出，print()会依次打印每个字符串，遇到逗号“,”会输出一个空格，因此，输出的字符串就这样拼起来的。
关于输入：Python提供了一个input()，可以让用户输入字符串，并存放到一个变量里。
比如输入用户的名字：
>>> name = input()
Michael
当你输入name = input()并按下回车后，Python交互式命令行就在等待你的输入了。这时，你可以输入任意字符，然后按回车后完成输入。
输入完成后，不会有任何提示，Python交互式命令行又回到>>>状态了。那我们刚才输入的内容到哪去了？答案是存放到name变量里了。可以直接输入name查看变量内容：
>>> name
'Michael'
Python基础
Python的语法比较简单，采用缩进方式，写出来的代码就像下面的样子：
# print absolute value of an integer:
a = 100
if a >= 0:
print(a)
else:
print(-a)
以#开头的语句是注释
Python基础
Python是一种计算机编程语言。计算机编程语言和我们日常使用的自然语言有所不同，最大的区别就是，自然语言在不同的语境下有不同的理解，而计算机要根据编程语言执行任务，就必须保证编程语言写出的程序决不能有歧义，所以，任何一种编程语言都有自己的一套语法，编译器或者解释器就是负责把符合语法的程序代码转换成CPU能够执行的机器码，然后执行。Python也不例外。
Python的语法比较简单，采用缩进方式，写出来的代码就像下面的样子：
# print absolute value of an integer:
a = 100
if a >= 0:
print(a)
else:
print(-a)
以#开头的语句是注释。
Python使用缩进来组织代码块，请务必遵守约定俗成的习惯，坚持使用4个空格的缩进。
在文本编辑器中，需要设置把Tab自动转换为4个空格，确保不混用Tab和空格。
数据类型
整数、浮点数、字符串（包含转义字符）、布尔值、空值、变量、常量等。
字符串和编码
在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。
新的问题又出现了：如果统一成Unicode编码，乱码问题从此消失了。但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。
所以，本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间：
UTF-8编码有一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。
搞清楚了ASCII、Unicode和UTF-8的关系，我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式：
在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。
用记事本编辑的时候，从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件：
浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器：
所以你看到很多网页的源码上会有类似<meta charset="UTF-8" />的信息，表示该网页正是用的UTF-8编码。
字符串和编码
字符编码
我们已经讲过了，字符串也是一种数据类型，但是，字符串比较特殊的是还有一个编码问题。
因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。比如两个字节可以表示的最大整数是65535，4个字节可以表示的最大整数是4294967295。
由于计算机是美国人发明的，因此，最早只有127个字符被编码到计算机里，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母A的编码是65，小写字母z的编码是122。
但是要处理中文显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和ASCII编码冲突，所以，中国制定了GB2312编码，用来把中文编进去。
你可以想得到的是，全世界有上百种语言，日本把日文编到Shift_JIS里，韩国把韩文编到Euc-kr里，各国有各国的标准，就会不可避免地出现冲突，结果就是，在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。
因此，Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。
Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。
现在，捋一捋ASCII编码和Unicode编码的区别：ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节。
字母A用ASCII编码是十进制的65，二进制的01000001；
字符0用ASCII编码是十进制的48，二进制的00110000，注意字符'0'和整数0是不同的；
汉字中已经超出了ASCII编码的范围，用Unicode编码是十进制的20013，二进制的01001110 00101101。
你可以猜测，如果把ASCII编码的A用Unicode编码，只需要在前面补0就可以，因此，A的Unicode编码是00000000 01000001。
新的问题又出现了：如果统一成Unicode编码，乱码问题从此消失了。但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。
所以，本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间：
| 字符 | ASCII | Unicode | UTF-8 |
|---|---|---|---|
| A | 01000001 | 00000000 01000001 | 01000001 |
| 中 | x | 01001110 00101101 | 11100100 10111000 10101101 |
从上面的表格还可以发现，UTF-8编码有一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。
搞清楚了ASCII、Unicode和UTF-8的关系，我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式：
在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。
用记事本编辑的时候，从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件：
浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器：
所以你看到很多网页的源码上会有类似<meta charset="UTF-8" />的信息，表示该网页正是用的UTF-8编码。
Python的字符串
最新的Python 3版本中，字符串是以Unicode编码的，也就是说，Python的字符串支持多语言。对于单个字符的编码，Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符。
纯英文的str可以用ASCII编码为bytes，内容是一样的，含有中文的str可以用UTF-8编码为bytes。含有中文的str无法用ASCII编码，因为中文编码的范围超过了ASCII编码的范围，Python会报错。
在bytes中，无法显示为ASCII字符的字节，用\x##显示。
反过来，如果我们从网络或磁盘上读取了字节流，那么读到的数据就是bytes。要把bytes变为str，就需要用decode()方法：
>>> b'ABC'.decode('ascii')
'ABC'
>>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
'中文'
如果bytes中包含无法解码的字节，decode()方法会报错：
>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8')
Traceback (most recent call last):
...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 3: invalid start byte
如果bytes中只有一小部分无效的字节，可以传入errors='ignore'忽略错误的字节：
>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8', errors='ignore')
'中'
要计算str包含多少个字符，可以用len()函数：
>>> len('ABC')
3
>>> len('中文')
2
len()函数计算的是str的字符数，如果换成bytes，len()函数就计算字节数：
>>> len(b'ABC')
3
>>> len(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
6
>>> len('中文'.encode('utf-8'))
6
可见，1个中文字符经过UTF-8编码后通常会占用3个字节，而1个英文字符只占用1个字节。
在操作字符串时，我们经常遇到str和bytes的互相转换。为了避免乱码问题，应当始终坚持使用UTF-8编码对str和bytes进行转换。
由于Python源代码也是一个文本文件，所以，当你的源代码中包含中文的时候，在保存源代码时，就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，我们通常在文件开头写上这两行：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统，这是一个Python可执行程序，Windows系统会忽略这个注释；
第二行注释是为了告诉Python解释器，按照UTF-8编码读取源代码，否则，你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。
申明了UTF-8编码并不意味着你的.py文件就是UTF-8编码的，必须并且要确保文本编辑器正在使用UTF-8 without BOM编码：
如果.py文件本身使用UTF-8编码，并且也申明了# -*- coding: utf-8 -*-，打开命令提示符测试就可以正常显示中文：
格式化
最后一个常见的问题是如何输出格式化的字符串。我们经常会输出类似'亲爱的xxx你好！你xx月的话费是xx，余额是xx'之类的字符串，而xxx的内容都是根据变量变化的，所以，需要一种简便的格式化字符串的方式。
在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用%实现，举例如下：
>>> 'Hello, %s' % 'world'
'Hello, world'
>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)
'Hi, Michael, you have $1000000.'
你可能猜到了，%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部，%s表示用字符串替换，%d表示用整数替换，有几个%?占位符，后面就跟几个变量或者值，顺序要对应好。如果只有一个%?，括号可以省略。
常见的占位符有：
| 占位符 | 替换内容 |
|---|---|
| %d | 整数 |
| %f | 浮点数 |
| %s | 字符串 |
| %x | 十六进制整数 |
其中，格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数：
如果你不太确定应该用什么，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串：
>>> 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True)
'Age: 25. Gender: True'
有些时候，字符串里面的%是一个普通字符怎么办？这个时候就需要转义，用%%来表示一个%：
>>> 'growth rate: %d %%' % 7
'growth rate: 7 %'
format()
另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()方法，它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}、{1}……，不过这种方式写起来比%要麻烦得多：
>>> 'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125)
'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%'
List
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。用len()函数可以获得list元素的个数，用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的。如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用-1做索引，直接获取最后一个元素。
>>> classmates[-1]
'Tracy'
以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个···
list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：
>>> classmates.append('Adam')
也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置：
>>> classmates.insert(1, 'Jack')
要删除list末尾的元素，用pop()方法：
>>> classmates.pop()
'Adam'
要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置：
>>> classmates.pop(1)
'Jack'
要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置：
>>> classmates[1] = 'Sarah'
ist里面的元素的数据类型也可以不同，比如：
>>> L = ['Apple', 123, True]
list元素也可以是另一个list，比如：
>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
>>> len(s)
4
要注意s只有4个元素，其中s[2]又是一个list，如果拆开写就更容易理解了：
>>> p = ['asp', 'php']
>>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']
要拿到'php'可以写p[1]或者s[2][1]，因此s可以看成是一个二维数组，类似的还有三维、四维……数组，不过很少用到。
如果一个list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0：
>>> L = [] >>> len(L) 0
tuple
tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改。
>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
tuple的意义在于不可变从而实现了安全。
tuple的陷阱：当你定义一个tuple时，在定义的时候，tuple的元素就必须被确定下来，比如：
>>> t = (1, 2)
>>> t
(1, 2)
如果要定义一个空的tuple，可以写成()：
>>> t = ()
>>> t
()
但是，要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：
>>> t = (1)
>>> t
1
定义的不是tuple，是1这个数！这是因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然是1。
所以，只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：
>>> t = (1,) >>> t (1,)
tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！
条件判断
格式范例：
if <条件判断1>: <执行1>
elif <条件判断2>:
<执行2>
elif <条件判断3>:
<执行3>
else:
<执行4>
循环
Python的循环有两种，一种是for...in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来，看例子：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
print(name)
所以for x in ...循环就是把每个元素代入变量x，然后执行缩进块的语句。
比如我们想计算1-10的整数之和，可以用一个sum变量做累加：
sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
sum = sum + x
print(sum)
如果要计算1-100的整数之和，从1写到100有点困难，幸好Python提供一个range()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数：
>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
第二种循环是while循环，只要条件满足，就不断循环，条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和，可以用while循环实现：
sum = 0
n = 99
while n > 0:
sum = sum + n
n = n - 2
print(sum)
在循环内部变量n不断自减，直到变为-1时，不再满足while条件，循环退出。
在循环中，break语句可以提前退出循环。在循环过程中，也可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。
使用dict和set
Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
用Python写一个dict如下：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 95
特点：无论表多么长都可以保持极高的运行速度。
创建、查询和删除操作不再赘述。
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。
重复元素在set中自动被过滤：
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果。
通过remove(key)方法可以删除元素。
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。
看下列代码:
>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'
要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
当我们调用a.replace('a', 'A')时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象'abc'上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串'abc'的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串'Abc'并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串'abc'，但变量b却指向新字符串'Abc'了：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
┌───┐ ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ 'Abc' │
└───┘ └───────┘
所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
函数
函数就是最基本的一种代码抽象的方式。
Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。如：求绝对值使用函数abs(),求最大值shiyongmax()，int()可以将其他数据类型，转换为整型。
调用函数
Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。
要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。可以直接从Python的官方网站查看文档：
http://docs.python.org/3/library/functions.html#abs
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
调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个：
>>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)
如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：
>>> abs('a')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
而max函数max()可以接收任意多个参数，并返回最大的那个：
>>> max(1, 2)
2
>>> max(2, 3, 1, -5)
3
数据类型转换
Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数：
>>> int('123')
123
>>> int(12.34)
12
>>> float('12.34')
12.34
>>> str(1.23)
'1.23'
>>> str(100)
'100'
>>> bool(1)
True
>>> bool('')
False
函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”：
>>> a = abs # 变量a指向abs函数
>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数
1
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。
如定义一个求绝对值的my_abs函数为例：
1 def my_abs(x): 2 if x>=0: 3 return x 4 else: 5 return -x
如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里，比如：
if age >= 18:
pass
调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError：
>>> my_abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: my_abs() takes 1 positional argument but 2 were given
但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别：
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in my_abs
TypeError: unorderable types: str() >= int()
>>> abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
当传入了不恰当的参数时，内置函数abs会检查出参数错误，而我们定义的my_abs没有参数检查，会导致if语句出错，出错信息和abs不一样。所以，这个函数定义不够完善。
让我们修改一下my_abs的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：
def my_abs(x):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x >= 0:
return x
else:
return -x
添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type
函数可以返回多个值吗？答案是肯定的
import math def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意：
一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）；
二是如何设置默认参数。
当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。
定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象!!!
在Python函数中，还可以定义可变参数。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。
我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple：
>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84
如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样：
>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84
所以，我们把函数的参数改为可变参数：
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
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：
>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0
如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14
这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，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：
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14
*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
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。
仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：
def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
# 有city参数
pass
if 'job' in kw:
# 有job参数
pass
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数：
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
这种方式定义的函数如下：
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下：
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了：
def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错。
由于调用时缺少参数名city和job，Python解释器把这4个参数均视为位置参数，但person()函数仅接受2个位置参数。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数：
>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数：
def person(name, age, city, job):
# 缺少 *，city和job被视为位置参数
pass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。
比如定义一个函数，包含上述若干种参数：
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)
在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
>>> 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}
最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数：
>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> args = (1, 2, 3)
>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
>>> f2(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
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。
解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。
尾递归调用时，如果做了优化，栈不会增长，因此，无论多少次调用也不会导致栈溢出。
遗憾的是，大多数编程语言没有针对尾递归做优化，Python解释器也没有做优化，所以，即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出。
浙公网安备 33010602011771号