Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参数形态如下：
位置参数 (positional argument)默认参数 (default argument)可变参数 (variable argument)关键字参数 (keyword argument)命名关键字参数 (name keyword argument)参数组合def functionname(arg1): “函数_文档字符串” function_suite return [expression]
arg1 - 位置参数 ，这些参数在调用函数 (call function) 时位置要固定。def functionname(arg1, arg2=v): “函数_文档字符串” function_suite return [expression]
arg2 = v - 默认参数 = 默认值，调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。默认参数一定要放在位置参数 后面，不然程序会报错。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是 0, 1, 2 到任意个，是不定长的参数。
def functionname(arg1, arg2=v, *args): “函数_文档字符串” function_suite return [expression]
*args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组。加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。def functionname(arg1, arg2=v, *args, **kw): “函数_文档字符串” function_suite return [expression]
**kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。 def printinfo(arg1, *args, **kwargs): print(arg1) print(args) print(kwargs) printinfo(70, 60, 50) # 70 # (60, 50) # {} printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2) # 70 # (60, 50) # {'a': 1, 'b': 2}「可变参数」和「关键字参数」的同异总结如下：
可变参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)。关键字参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict)。def functionname(arg1, arg2=v, *args, *, nkw, **kw): “函数_文档字符串” function_suite return [expression]
*, nkw - 命名关键字参数，用户想要输入的关键字参数，定义方式是在nkw 前面加个分隔符 *。如果要限制关键字参数的名字，就可以用「命名关键字参数」使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名。 def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs): print(arg1) print(nkw) print(kwargs) printinfo(70, nkw=10, a=1, b=2) # 70 # 10 # {'a': 1, 'b': 2} printinfo(70, 10, a=1, b=2) # TypeError: printinfo() takes 1 positional argument but 2 were given 没有写参数名nwk，因此 10 被当成「位置参数」，而原函数只有 1 个位置函数，现在调用了 2 个，因此程序会报错。###6. 参数组合
在 Python 中定义函数，可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数，这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用，但是注意，参数定义的顺序必须是：
加粗样式 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。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命名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。定义命名关键字参数不要忘了写分隔符 *，否则定义的是位置参数。
警告：虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数很难懂。
内嵌函数 def outer(): print('outer函数在这被调用') def inner(): print('inner函数在这被调用') inner() # 该函数只能在outer函数内部被调用 outer() # outer函数在这被调用 # inner函数在这被调用
闭包
是函数式编程的一个重要的语法结构，是一种特殊的内嵌函数。如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量，这个作用域称为 闭包作用域。闭包的返回值通常是函数。 def make_counter(init): counter = [init] def inc(): counter[0] += 1 def dec(): counter[0] -= 1 def get(): return counter[0] def reset(): counter[0] = init return inc, dec, get, reset inc, dec, get, reset = make_counter(0) inc() inc() inc() print(get()) # 3 dec() print(get()) # 2 reset() print(get()) # 0 如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字 def outer(): num = 10 def inner(): nonlocal num # nonlocal关键字声明 num = 100 print(num) inner() print(num) outer() # 100 # 100在 Python 里有两类函数：
第一类：用 def 关键词定义的正规函数第二类：用 lambda 关键词定义的匿名函数Python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数，而非def关键词，它没有函数名，其语法结构如下：
lambda argument_list: expression
lambda - 定义匿名函数的关键词。argument_list - 函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样。:- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。expression - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。注意：
expression 中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。匿名函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。 def sqr(x): return x ** 2 print(sqr) # <function sqr at 0x000000BABD3A4400> y = [sqr(x) for x in range(10)] print(y) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] lbd_sqr = lambda x: x ** 2 print(lbd_sqr) # <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0> y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)] print(y) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] sumary = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 print(sumary(10, 20)) # 30 func = lambda *args: sum(args) print(func(1, 2, 3, 4, 5)) # 15函数式编程 是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。这里的纯函数，是指函数本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出，没有任何副作用。
def f(x): for i in range(0, len(x)): x[i] += 10 return x x = [1, 2, 3] f(x) print(x) # [11, 12, 13] ##函数式编程 def f(x): y = [] for item in x: y.append(item + 10) return y x = [1, 2, 3] f(x) print(x) # [1, 2, 3]匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：
参数是函数 (filter, map)返回值是函数 (closure)如，在 filter和map函数中的应用：
filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。 odd = lambda x: x % 2 == 1 templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(list(templist)) # [1, 3, 5, 7, 9] map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。 m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) print(list(m1)) # [1, 4, 9, 16, 25] m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]) print(list(m2)) # [3, 7, 11, 15, 19]除了 Python 这些内置函数，我们也可以自己定义高阶函数。
def apply_to_list(fun, some_list): return fun(some_list) lst = [1, 2, 3, 4, 5] print(apply_to_list(sum, lst)) # 15 print(apply_to_list(len, lst)) # 5 print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst)) # 3.0对象是类的实例。换句话说，类主要定义对象的结构，然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。
封装：信息隐蔽技术我们可以使用关键字 class 定义 Python 类，关键字后面紧跟类的名称、分号和类的实现。
class Turtle: # Python中的类名约定以大写字母开头 """关于类的一个简单例子""" # 属性 color = 'green' weight = 10 legs = 4 shell = True mouth = '大嘴' # 方法 def climb(self): print('我正在很努力的向前爬...') def run(self): print('我正在飞快的向前跑...') def bite(self): print('咬死你咬死你!!') def eat(self): print('有得吃，真满足...') def sleep(self): print('困了，睡了，晚安，zzz') tt = Turtle() print(tt) # <__main__.Turtle object at 0x0000007C32D67F98> print(type(tt)) # <class '__main__.Turtle'> print(tt.__class__) # <class '__main__.Turtle'> print(tt.__class__.__name__) # Turtle tt.climb() # 我正在很努力的向前爬... tt.run() # 我正在飞快的向前跑... tt.bite() # 咬死你咬死你!! # Python类也是对象。它们是type的实例 print(type(Turtle)) # <class 'type'> 继承：子类自动共享父类之间数据和方法的机制多态：不同对象对同一方法响应不同的行动Python 的 self 相当于 C++ 的 this 指针。 也就是指向对象本身的指针 self.name = name 就是当前对象的成员变量name赋值为name。
1、self是只有在类中才会有的。self在定义类的方法时是必须有的，虽然在调用时不必传入相应的参数。 2、但self的名称并不是一定的，在python中self不是关键词。在初始化函数中可以把self换成任意名字。 3、self其实和C++的this是一样的，只不过python中self在类的方法中必须以传入参数写在函数的参数列表中。它实际上是指向类的对象的一个类似于C++中指针的私有变量。
self在定义时需要定义，但是在调用时会自动传入。
self的名字并不是规定死的，但是最好还是按照约定是用self
self总是指调用时的类的实例。
class Ball: def setName(self, name): self.name = name def kick(self): print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name) a = Ball() a.setName("球A") b = Ball() b.setName("球B") c = Ball() c.setName("球C") a.kick() # 我叫球A,该死的，谁踢我... b.kick() # 我叫球B,该死的，谁踢我...类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称（对应于该实例，即该对象本身），按照惯例它的名称是 self。在调用方法时，我们无需明确提供与参数 self 相对应的参数。
据说，Python 的对象天生拥有一些神奇的方法，它们是面向对象的 Python 的一切…
它们是可以给你的类增加魔力的特殊方法…
如果你的对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法就会在特殊的情况下被 Python 所调用，而这一切都是自动发生的…
类有一个名为__init__(self[, param1, param2...])的魔法方法，该方法在类实例化时会自动调用。
class Ball: def __init__(self, name): self.name = name def kick(self): print("我叫%s,该死的，谁踢我..." % self.name) a = Ball("球A") b = Ball("球B") c = Ball("球C") a.kick() # 我叫球A,该死的，谁踢我... b.kick() # 我叫球B,该死的，谁踢我...在 Python 中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上“__”两个下划线，那么这个函数或变量就会为私有的了。 【例子】类的私有属性实例
class JustCounter: __secretCount = 0 # 私有变量 publicCount = 0 # 公开变量 def count(self): self.__secretCount += 1 self.publicCount += 1 print(self.__secretCount) counter = JustCounter() counter.count() # 1 counter.count() # 2 print(counter.publicCount) # 2 # Python的私有为伪私有 print(counter._JustCounter__secretCount) # 2 print(counter.__secretCount) # AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'Python 同样支持类的继承，派生类的定义如下所示：
class DerivedClassName(BaseClassName): statement-1 . . . statement-N
BaseClassName（基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用：
class DerivedClassName(modname.BaseClassName): statement-1 . . . statement-N
【例子】如果子类中定义与父类同名的方法或属性，则会自动覆盖父类对应的方法或属性。
类对象：创建一个类，其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间，称为类对象，类对象只有一个。
class A(object): pass
实例对象：就是通过实例化类创建的对象，称为实例对象，实例对象可以有多个。
阿发
