函数
函数是什么
编程中的函数和数学中的函数有一定的相似之处.
数学上的函数，比如 y = sin x，x 取不同的值，y 就会得到不同的结果
编程中的函数是一段可以被重复使用的代码片段
代码示例：求数列的和，不使用函数
1. 求 1 - 100 的和
theSum = 0
for i in range(1, 101):
theSum += i
print(theSum)
2. 求 300 - 400 的和
theSum = 0
for i in range(300, 401):
theSum += i
print(theSum)
3. 求 1 - 1000 的和
theSum = 0
for i in range(1, 1001):
theSum += i
print(theSum)
可以发现，这几组代码基本是相似的，只有一点点差异，可以把重复代码提取出来，做成一个函数
实际开发中, 复制粘贴是一种不太好的策略，实际开发的重复代码可能存在几十份甚至上百份
一旦这个重复代码需要被修改，那就得改几十次，非常不便于维护
代码示例：求数列的和，使用函数
定义函数
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)
调用函数
sum(1, 100)
sum(300, 400)
sum(1, 1000)
可以明显看到，重复的代码已经被消除了
语法格式
创建函数/定义函数
def 函数名(形参列表): #形参列表中，可以有多个形参，多个形参之间使用','分割。
函数体
return 返回值 函数的返回值，函数执行到return就意味着执行完了，return后面的值，就是函数的返回值，return语句并不是必须的，可以有也可以没有。
调用函数/使用函数
函数名(实参列表) // 不考虑返回值，实际参数，简称实参，此处写的实参的个数要和形参的个数匹配
返回值 = 函数名(实参列表) // 考虑返回值
函数定义并不会执行函数体内容，必须要调用才会执行，调用几次就会执行几次
def test1():
print('hello')
如果光是定义函数，而不调用，则不会执行
函数必须先定义，再使用
test3() # 还没有执行到定义，就先执行调用了，此时就会报错
def test3():
print('hello')
动漫里释放技能之前，需要大喊招式的名字，就是 "先定义，再使用"
PEP8是Python中一套非常流行的编程规范
函数参数
在函数定义的时候，可以在 ( ) 中指定 "形式参数" (简称形参)，然后在调用的时候，由调用者把 "实际参数" (简称实参) 传递进去
这样就可以做到一份函数，针对不同的数据进行计算处理
考虑前面的代码案例：
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)
sum(1, 100)
sum(300, 400)
sum(1, 1000)
上面的代码中，beg, end 就是函数的形参，1, 100 / 300, 400 就是函数的实参
在执行 sum(1, 100) 的时候，就相当于 beg = 1，end = 100，然后在函数内部就可以针对 1- 100 进行运算
在执行 sum(300, 400) 的时候，就相当于 beg = 300，end = 400，然后在函数内部就可以针对 300-400 进行运算
实参和形参之间的关系，就像签合同一样
甲方，乙方这就相当于形参，汤老湿、蔡徐坤就是实参
def 签合同(甲方, 乙方):
合同内容....
签合同('汤老湿', '蔡徐坤')
签合同('汤老湿', '鹿晗')
签合同('汤老湿', '吴磊')
注意：
一个函数可以有一个形参，也可以有多个形参，也可以没有形参
一个函数的形参有几个，那么传递实参的时候也得传几个，保证个数要匹配
def test(a, b, c):
print(a, b, c)
test(10)
在C++和Java里面，不光要求形参和实参的个数匹配，还要求类型也要匹配，和 C++ / Java 不同，Python 是动态类型的编程语言，函数的形参不必指定参数类型。换句话说， 一个函数可以支持多种不同类型的参数
def test(a):
print(a)
test(10)
test('hello')
test(True)
函数返回值
函数的参数可以视为是函数的 "输入"，则函数的返回值，就可以视为是函数的 "输出"
此处的 "输入"，"输出" 是更广义的输入输出，不是单纯指通过控制台输入输出
我们可以把函数想象成一个 "工厂"，工厂需要买入原材料，进行加工，并生产出产品
函数的参数就是原材料，函数的返回值就是生产出的产品
下列代码
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)
calc(1, 100)
可以转换成
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
return sum
result = calcSum(1, 100)
print(result)
这两个代码的区别就在于，前者直接在函数内部进行了打印，后者则使用 return 语句把结果返回给函数调用者，再由调用者负责打印
我们一般倾向于第二种写法.
实际开发中我们的一个通常的编程原则，是 "逻辑和用户交互分离"，而第一种写法的函数中，既包含了计算逻辑，又包含了和用户交互(打印到控制台上)。这种写法是不太好的, 如果后续我们需要的是把计算结果保存到文件中，或者通过网络发送，或者展示到图形化界面里，那么第一种写法的函数，就难以胜任了
而第二种写法则专注于做计算逻辑，不负责和用户交互，那么就很容易把这个逻辑搭配不同的用户 交互代码，来实现不同的效果
让逻辑和交互界面分离，进一步的好处，就叫做"解耦合"。
一个函数中可以有多个 return 语句
def text():
return 1
return 2
这种情况不算有多个return语句
判定是否是奇数
def isOdd(num):
if num % 2 == 0:
return False
else:
return True
result = isOdd(10)
print(result)
执行到 return 语句，函数就会立即执行结束，回到调用位置
判定是否是奇数
def isOdd(num):
if num % 2 == 0:
return False
return True
result = isOdd(10)
print(result)
如果 num 是偶数，则进入 if 之后，就会触发 return False ，也就不会继续执行 return True
一个函数是可以一次返回多个返回值的使用，来分割多个返回值
def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
a, b = getPoint()
如果只想关注其中的部分返回值，可以使用 _ 来忽略不想要的返回值
def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
_, b = getPoint()
变量作用域
观察以下代码
def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
x, y = getPoint()
在这个代码中，函数内部存在 x, y，函数外部也有 x, y
但是这两组 x, y 不是相同的变量，而只是恰好有一样的名字
变量只能在所在的函数内部生效
在函数 getPoint() 内部定义的 x, y 只是在函数内部生效，一旦出了函数的范围，这两个变量就不再生效了
def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
getPoint()
print(x, y)
在不同的作用域中, 允许存在同名的变量
虽然名字相同，实际上是不同的变量
x = 20
def test():
x = 10
print(f'函数内部 x = {x}')
test()
print(f'函数外部 x = {x}')
注意：
在函数内部的变量，也称为 "局部变量"
不在任何函数内部的变量，也称为 "全局变量"
如果函数内部尝试访问的变量在局部不存在，就会尝试去全局作用域中查找
x = 20
def test():
print(f'x = {x}')
test()
如果是想在函数内部，修改全局变量的值，需要使用 global 关键字声明
x = 20
def test():
global x
x = 10
print(f'函数内部 x = {x}')
test()
print(f'函数外部 x = {x}')
如果此处没有 global，则函数内部的 x = 10 就会被视为是创建一个局部变量 x，这样就和全局变量 x 不相关了
if / while / for 等代码块不会影响到变量作用域
换而言之，在 if / while / for 中定义的变量，在语句外面也可以正常使用
for i in range(1, 10):
print(f'函数内部 i = {i}')
print(f'函数外部 i = {i}')
函数执行过程
调用函数才会执行函数体代码，不调用则不会执行
函数体执行结束(或者遇到 return 语句)，则回到函数调用位置，继续往下执行
def test():
print("执行函数内部代码")
print("执行函数内部代码")
print("执行函数内部代码")
print("1111")
test()
print("2222")
test()
print("3333")
这个过程还可以使用 PyCharm 自带的调试器来观察
点击行号右侧的空白，可以在代码中插入 断点
右键，Debug，可以按照调试模式执行代码，每次执行到断点，程序都会暂停下来
使用 Step Into (F7) 功能可以逐行执行代码
链式调用
前面的代码很多都是写作
判定是否是奇数
def isOdd(num):
if num % 2 == 0:
return False
else:
return True
result = isOdd(10)
print(result)
实际上也可以简化写作
print(isOdd(10))
把一个函数的返回值，作为另一个函数的参数，这种操作称为链式调用，链式调用的时候，不要嵌套的层次太深，会影响可读性。
嵌套调用
函数内部还可以调用其他的函数，这个动作称为 "嵌套调用"
def test():
print("执行函数内部代码")
print("执行函数内部代码")
print("执行函数内部代码")
test 函数内部调用了 print 函数，这里就属于嵌套调用
一个函数里面可以嵌套调用任意多个函数
函数嵌套的过程是非常灵活的
def a():
print("函数 a")
def b():
print("函数 b")
a()
def c():
print("函数 c")
b()
def d():
print("函数 d")
c()
d()
如果把代码稍微调整，打印结果则可能发生很大变化
def a():
print("函数 a")
def b():
a()
print("函数 b")
def c():
b()
print("函数 c")
def d():
c()
print("函数 d")
d()
注意体会上述代码的执行顺序，可以通过画图的方式来理解
函数之间的调用关系，在 Python 中会使用一个特定的数据结构来表示，称为函数调用栈，每次函数调用，都会在调用栈里新增一个元素，称为栈帧
可以通过 PyCharm 调试器看到函数调用栈和栈帧
在调试状态下，PyCharm 左下角一般就会显示出函数调用栈
每个函数的局部变量，都包含在自己的栈帧中，调试器的左下角，能够看到函数之间的调用栈，调用栈里面描述了当前这个代码的函数之间调用关系是啥，每一层这个调用关系就称为"函数的栈帧"，每个函数的局部变量就是在这个栈帧中体现的。
每一层栈帧，选中了之后，都能看到里面的局部变量，每个函数的局部变量就保存在对应的栈帧中。
调用函数则生成对应的栈帧，函数结束，则对应的栈帧消亡，里面的局部变量也就没了。
函数递归
递归是嵌套调用中的一种特殊情况，即一个函数嵌套调用自己
代码示例：递归计算 5!
def factor(n):
if n == 1:
return 1
return n * factor(n - 1)
result = factor(5)
print(result)
上述代码中，就属于典型的递归操作，在 factor 函数内部，又调用了 factor 自身
注意：递归代码务必要保证存在递归结束条件
比如 if n == 1 就是结束条件。当 n 为 1 的时候，递归就结束了
每次递归的时候，要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的
如果上述条件不能满足，就会出现 "无限递归"。这是一种典型的代码错误
def factor(n):
return n * factor(n - 1)
result = factor(5)
print(result)
如前面所描述，函数调用时会在函数调用栈中记录每一层函数调用的信息
但是函数调用栈的空间不是无限大的，如果调用层数太多，就会超出栈的最大范围，导致出现问题
递归的优点
递归类似于 "数学归纳法"，明确初始条件，和递推公式，就可以解决一系列的问题
递归代码往往代码量非常少
递归的缺点
递归代码往往难以理解，很容易超出掌控范围
递归代码容易出现栈溢出的情况
递归代码往往可以转换成等价的循环代码，并且通常来说循环版本的代码执行效率要略高于递归版 本
实际开发的时候，使用递归要慎重!
参数默认值
Python 中的函数，可以给形参指定默认值
带有默认值的参数，可以在调用的时候不传参
代码示例：计算两个数字的和
def add(x, y, debug=False):
if debug:
print(f'调试信息: x={x}, y={y}')
return x + y
print(add(10, 20))
print(add(10, 20, True))
此处 debug = False 即为参数默认值。当我们不指定第三个参数的时候，默认 debug 的取值即为 False
带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面
def add(x, debug=False, y):
if debug:
print(f'调试信息: x={x}, y={y}')
return x + y
print(add(10, 20))
关键字参数
在调用函数的时候，需要给函数指定实参。一般默认情况下是按照形参的顺序，来依次传递实参的，这种传参风格称为"位置参数"。这是各个编程语言中最普遍的方式。
但是我们也可以通过关键字参数，来调整这里的传参顺序，显式指定当前实参传递给哪个形参
def test(x, y):
print(f'x = {x}')
print(f'y = {y}')
test(x=10, y=20)
test(y=100, x=200)
形如上述 test(x=10, y=20) 这样的操作，即为关键字参数，这种传参方式能够非常明显的告诉程序员，你的参数要传给谁，另外可以无视形参和实参的顺序。位置参数和关键字参数还能混着用，只不过混着用的时候要求位置参数在前，关键字参数在后。
为了降低调用者的使用成本，就可以把大部分参数设定出默认值。当调用者需要调整其中一部分参数的时候，就可以搭配关键字参数来进行操作。
小结
函数是编程语言中的一个核心语法机制，Python 中的函数和大部分编程语言中的函数功能都是基本类似的。我们当下最关键要理解的主要就是三个点：
函数的定义
函数的调用
函数的参数传递
函数的执行流程
我们在后续的编程中，会广泛的使用到函数。大家在练习的过程中再反复加深对于函数的理解。