Python之--自定义函数：
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。
以下自定义一个函数用于判断一个人是成年人好事青少年：
>>> def judge_person(age):
... if age < 18:
... print("teenager!")
... else:
... print("adult!")
...
>>> judge_person(12)
teenager!
>>> judge_person(23)
adult!
>>>
请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。
return None可以简写为return
>>> def get_age(age):
... if age > 18:
... return "older"
... else:
... return
...
>>> get_age(12)
>>> get_age(56)
'older'
>>>
空函数：
什么叫做”空函数“？所谓的空函数就是你定义一个函数，但是什么也不用做，就是定义了一个空函数！例如：
>>> def Empty():
... pass
...
>>> def Empty2():
... pass
...
>>>
pass语句什么都不做，那有什么用？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：
>>> age = 90
>>> if age:
... pass
...
>>> #如果没有pass就会报错。
...
>>> if age:
...
File "<stdin>", line 2 ^
IndentationError: expected an indented block
>>>
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：
但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。
当传入了不恰当的参数时，内置函数abs会检查出参数错误，而我们定义没有参数检查，所以，这个函数定义不够完善。
以下定义一个求绝对值的函数：
>>> def get_abs(value):
... if value < 0:
... return -value
... else:
... return value >>> get_abs(2)
2
>>> get_abs(-3)
3
>>> get_abs(0)
0
>>>
让我们修改一下我们函数定义get_abs，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：
>>> get_abs(dada)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'dada' is not defined
>>> #在没有进行参数检查之前，报出了一个NameError:的错误
... #以下我们对函数进行参数检查，提高函数的健壮性。
...
>>> def get_abc(value):
... if not isinstance(value,(int,float)):
... raise TypeError('参数类型不对，不好意思啊！')
... if value >= 0:
... return value
... else:
... return -value
...
>>> #传入正确的参数：
...
>>> get_abc(12)
12
>>> get_abc(-12)
12
>>> #传入错误的参数：
>>> get_abc('gn')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in get_abc
TypeError: 参数类型不对，不好意思啊！
>>>
返回多个值：
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标：
import math def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
例子：
>>> import math
>>>
>>> def move(x,y,step,angle = 0):
... nx = x + step*math.cos(angle)
... ny = y - step*math.sin(angle)
... return nx,ny
...
>>> x1,y1 = move(100,10,60,math.pi/6)
>>> print x1,y1
151.961524227 -20.0
>>>
其实，返回的值是一个元组(tuple)。
函数的参数：
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
1.默认参数：
定义一个计算平方的函数：power()
>>> def power(x):
... return x*x
...
>>> power(5)
25
>>> power(7)
49
>>>
当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x.但是此时我们要定义一个计算x的三次方甚至更多的次方该怎么办呢，或许聪明的读者已经想到了把power(x)修改为：power(x,n)实例如下：
>>> def power(x,n):
... s = 1
... while n > 0:
... n = n-1
... s = s * x
... print s
...
>>> power(2,2)
4
>>> power(2,9)
512
>>> #但是此时想要使用power(x)求x的平方的话，该方法已经没有效果了。
...
>>> power(5)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: power() takes exactly 2 arguments (1 given)
>>> #此处我们可以引入默认参数来解决这个问题：
...
>>> def power(x,n = 2):
... s = 1
... while n > 0:
... n -= 1
... s *= x
... print s
...
>>> power(5,2)
25
>>> power(5)
25
>>> #这样就可以实现效果了！是不是很帅！
而对于n > 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)。
从上面的例子可以看出，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。
可见，默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。
默认参数虽然可以带来很大的便利，但是也有一个相当大的弊端：
先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回：
>>> def add_end(L=[]):
... L.append(['END'])
... return L
...
>>> add_end([1,2,3])
[1, 2, 3, ['END']]
>>> add_end(['x','y','z'])
['x', 'y', 'z', ['END']]
>>> #当你使用默认参数的时候，刚开始是对的：
...
>>> add_end()
[['END']]
>>> #但是再次调用add_end()时，结果就不对了
...
>>> add_end()
[['END'], ['END']]
>>> add_end()
[['END'], ['END'], ['END']]
>>>
默认参数是[]，但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。这是为什么呢？
Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
所以，定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：
>>> def add_end(L = None):
... if L is None:
... L = []
... L.append('END')
... return L
...
>>> #演示：
...
>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END']
>>>
为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象 不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
2. 可变参数：
在Python函数中可以传入默认参数，但是也可以传入可变参数.不难理解，可变参数的含义就是说，参数的个数时可以改变的，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：
在没有使用可变参数的情况：
>>> def get_value(numbers):
... sum = 0
... for n in numbers:
... sum += n * n
... return sum
...
>>> #但是调用的时候要先拼接一个元组或者列表
...
>>> get_value([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
385
>>> get_value((1,2,3,3,4,5,6))
100
使用可变参数，把函数修改为如下：
>>> def get_value(*numbers):
... sum = 0
... for n in numbers:
... sum += n*n
... return sum
...
>>> get_value(1,2,3,4,5,6)
91
定义可变参数和定义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：
>>> get_value(1) 1 >>> get_value(0) 0
但是，当你传入一个列表或者元组会出现错误：
>>> get_value([1,2,3,4,5,6])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 4, in get_value
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'
>>> get_value((1,2,3,4,5,6))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 4, in get_value
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'tuple'
>>>
可以这样解决列表和元组的问题：
>>> list1 = [8,9]
>>> tuple1 = (1,2,3)
>>> list1
[8, 9]
>>> tuple1
(1, 2, 3)
>>> get_value(list1[0],list1[1])
145
>>> get_value(tuple1[0],tuple1[1],tuple1[2])
14
>>>
但是，这种方法不是最好的，假如元组或者列表很大的时候就会出现工作量的问题，因此有一个更好的办法就是：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：
>>> list1
[8, 9]
>>> tuple1
(1, 2, 3)
>>> get_value(*tuple1)
14
>>> get_value(*list1)
145
>>>
有木有感觉python真的是无可挑剔啊，确实是这样的。
3. 关键字参数：
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例：
>>> def person(name,age,**kw):
... print 'name:',name,'age:',age,'other:',kw
...
>>> #函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：
...
>>> person('lt',20)
name: lt age: 20 other: {}
>>>
也可以传入任意个关键字参数：
>>> person('lt',20,city = 'shanghai',height = 178,love = 'lt')
name: lt age: 20 other: {'city': 'shanghai', 'love': 'lt', 'height': 178}
>>> person('lt',20,city = 'shanghai',height = 178,love = 'lt',salary = 200000)
name: lt age: 20 other: {'salary': 200000, 'city': 'shanghai', 'love': 'lt', 'height': 178}
>>>
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。
和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：
>>> kw = {'name':'lt','city':'shanghai','hometown':'xinnong','age':20}
>>> kw
{'city': 'shanghai', 'age': 20, 'name': 'lt', 'hometown': 'xinnong'}
>>> person('jack',20,city=kw['city'],hometown = kw['hometown'])
name: jack age: 20 other: {'city': 'shanghai', 'hometown': 'xinnong'}
但是，更简单便捷的方法时这样的：
>>> kw = {'city':'shanghai','hometown':'xingnong'}
>>> kw
{'city': 'shanghai', 'hometown': 'xingnong'}
>>> person('Jack',12,**kw)
name: Jack age: 12 other: {'city': 'shanghai', 'hometown': 'xingnong'}
>>>
4.参数组合：
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
比如定义一个函数，包含上述4种参数：
>>> def func(a,b,c=0,*args,**kw):
... print 'a=',a,'b=',b,'c=',c,'args = ',args,'kw = ',kw
...
>>> func(1,2)
a= 1 b= 2 c= 0 args = () kw = {}
>>> func(1,2,c=3)
a= 1 b= 2 c= 3 args = () kw = {}
>>> func(1,2,3,'a','b')
a= 1 b= 2 c= 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> func(1,2,3,'a','b',x = 45,y = 65,z = 32)
a= 1 b= 2 c= 3 args = ('a', 'b') kw = {'y': 65, 'x': 45, 'z': 32}
>>>
最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用该函数：
>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'x': 99}
>>> func(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'x': 99}
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。