1. 什么是python函数以及如何定义一个函数函数是组织好的，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。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
# 函数def function(param): pass return 'this is function'result = function('param')print(result)2. 函数使用参数说明：参数 函数里面参数：行参 调用函数里面参数：实参
函数返回多个结果，优雅的接受参数
# 函数返回多个结果，优雅的接受参数def function1(param1, param2): param1 = param1 * 3 param2 = param2 * 2 + 20 return param1, param2param1, param2 = function1(2, 3)print(param1)print(param2)指定参数（无参、必须参数、指定实参、默认参数、可变参数）
# 无参def function1(): print(' 没有参数 ')print('无参无return返回结果：' ,function1())# 指定实参param1,param2 = function1(param2 = 4, param1 = 2)print(param1, param2)# 行参默认值 # 行参顺序：默认参数在后def function1(param1=4, param2=4): param1 = param1 * 3 param2 = param2 * 2 + 20 return param1, param2param1,param2 = function1()print(param1, param2)# 可变参数def function2(*param): print(param)# 没有*输出结果：((1, 2, 3),)function2((1,2,3))function2(*(1,2,3))# 关键字可变参数def function3(**param): # 返回结果：{'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} print(param) # dict print(type(param))function3(x=1, y=2, z=3)# 什么都不传返回 {}function3()这里需避坑
# 避坑 必须参数 > 可变参数 > 默认参数def function3(param1, *param3, param2=2): print('必须参数：', param1) print('可变参数：', param3) print('默认参数：', param2)# param1 = str,param3 = 1,2,3,param2 = paramfunction3('str', 1, 2, 3, 'param')# 输出结果：必须参数： str ，可变参数： (1, 2, 3, 'param') ，默认参数： 2 不符合预期function3('str', 1, 2, 3, param2='param')3. Python 函数式编程函数本身可以赋值给变量（即变量可以指向函数）。而其实函数名本身就是指向函数的变量。
一个函数可以接受另一个函数作为参数。这种函数称为高阶函数，例如以下几个例子：
3.1 lambda 表达式 - 匿名函数# 匿名函数function = lambda x, y: x + yprint(function(1,2))3.2 map与lambdamap函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，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。
# map 使用# 求arr每个元素平方arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]def square(x): return x * xresult = map(square, arr)print(list(result))# lambda 与 map 一起使用result1 = map(lambda x: x * x, arr)print(list(result1))# lambda 与 map 一起使用 多个参数; 如果arr与arr1个数不同，只计算到最少个数，如下arr1个数比arr少 只会返回 5个元素，反之 arr个数比arr1少 只会计算到arr个数位arr1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]result2 = map(lambda x, y: x * x + y, arr, arr1)print(list(result2))列表推倒式，适用于：list、dict、tuple、set
# 列表推导式 - listarr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]result = [x * x for x in arr]print(result)# 添加条件判断(x指下标)result1 = [x * x for x in arr if x >=4]print(result1)# 列表推导式 - dictsex = { 0 : '男', 1 : '女', 2 : '中性'}result2 = {value:key for key,value in sex.items()}print(result2)3.3 reduce 连续计算数据使用reduce 引入functools库
from functools import reduce# reduce 使用：必须有两个参数# reduce 作用：连续的计算，只会得到一个结果arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]result = reduce(lambda x, y: x + y, arr)# 计算如下：（（（（1 + 2） + 3） + 4） + 5）... + 6 + 7 + 8print(result)# reduce 第三个参数，起始值result1 = reduce(lambda x, y: x + y, arr, 14)# 计算如下：14 +（（（（1 + 2） + 3） + 4） + 5）... + 6 + 7 + 8print(result1)3.4 filter 过滤数据和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
# filter 使用 第一参数必须返回boolarr = [1, 0, 0, 1, 1, 4, 0, 5]result = filter(lambda x:True if x==1 else False, arr)print(list(result))3.5 装饰器装饰器本质是一个Python函数，它可以让其它函数在没有任何代码变动的情况下增加额外功能。有了装饰器，我们可以抽离出大量和函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。经常用于具有切面需求的场景：包括插入日志、性能测试、事务处理、缓存和权限校验等
# 装饰器# func指函数def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 执行函数内部逻辑 打印时间 print(time.time(), args, kwargs) # 执行调用函数中逻辑 打印不同参数 func(*args, **kwargs) return wrapper# 一个参数@decoratordef function(param): print('function : this is decorator ' + param)# 两个参数@decoratordef function1(param1, param2): print('function1 : this is decorator ' + param1) print('function1 : this is decorator ' + param2)# 三个参数（可变参数）@decoratordef function2(param1, param2, **kwargs): print('function2 : this is decorator ' + param1) print('function2 : this is decorator ' + param2) print(kwargs)function('param')function1('param1' , 'param2')function2('param1' , 'param2', x=1,y=2,z=3)4. Python 高级语法和用法4.1 海象运算符 3.8以上
它的英文原名叫 Assignment Expressions，翻译过来也就是 赋值表达式，不过现在大家更普遍地称之为海象运算符，就是因为它长得真的太像海象了。
1.第一个用法：if/else
若在 Python 3.8 之前，Python 必须得这样子写
但有了海象运算符之后，你可以和 Golang 一样（如果你没学过 Golang，那这里要注意，Golang 中的 := 叫短变量声明，意思是声明并初始化，它和 Python 中的 := 不是一个概念）
# 海象运算符 :=str = 'Python'if len(str) > 5: print('str 长度大于5，str长度为：', len(str))# 等同于if (x:=len(str)) > 5: print(f'str 长度大于5，str长度为：{x}')4.2 枚举
from enum import Enumfrom enum import IntEnum,unique# 定义枚举类class PEOPLE(Enum): YELLOW_RACE = '黄种人' WHITE_PERSON = '白种人' BLACK_RACE = '黑种人' DEFULT = 0# 定义int类型枚举类 @unique value指相同会报错@uniqueclass PEOPLE1(IntEnum): YELLOW_RACE = 0 WHITE_PERSON = 1 BLACK_RACE = 2# 枚举取值print(PEOPLE.YELLOW_RACE.name, ' : ',PEOPLE.YELLOW_RACE.value)# 遍历枚举for item in PEOPLE: print(item.name, ' : ', item.value)Enum不仅可以是一个好的枚举也可以拿来代替一些繁琐的类、状态、顺序等东西。比如说：`life = Enum('life', 'born baby teenager adult older die')。
