来源引用网络知识与某站曹老师视频相互结合学习记录，仅供参考！
Python 基础知识
函数进阶
函数的多返回值
在复杂业务情况下，函数是可以有多个返回值的，类型也不限制；
语法是 return 返回值 1,返回值 2,...返回值 n
return 表达式 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式；不带参数值的 return 语句返回 None；
def apple():
return 1, 'python', True
调用函数返回类型是元组 tuple 类型，元组类型数据再进行取值时通过遍历即可；
# 定义一个多返回值的函数
def apple():
return 1, 'python', True
# 返回元组类型
result = apple()
print(f'result={result}，type={type(result)}')
运行输出结果：
result=(1, 'python', True)，type=<class 'tuple'>调用函数返回时通过多个变量进行接收；
# 定义一个多返回值的函数
def apple():
return 1, 'python', True
# 返回元组类型
result = apple()
print(f'result={result}，type={type(result)}')
# 通过多个变量接收
a, b, c = apple()
print(f'a={a}, b={b}, c={c}')
运行输出结果：
result=(1, 'python', True)，type=<class 'tuple'>
a=1, b=python, c=True函数的不定长参数
在之前学习 Python 基础知识 3--函数时有介绍过位置参数，关键字参数，默认值参数；所以现在开始学习一个不定长参数，它主要是用于不确定调用的时候会传递多少个参数的测试场景（可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数，这种参数叫做不定长参数，声明时不会命名）；不定长参数的类型分为位置传递和关键字传递两种。
不定长参数（位置传递）
加了星号 *（一个 * 星号）的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数；
如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量；
一般通过元组 tuple 类型的 *args 来实现；
def apple(*args):
print(args, type(args))
apple(1, '2', "3")
apple(True, 1, '456', 3.1415926)
# 可不传任何参数，返回一个空的元组
apple()
运行输出结果：
(1, '2', '3') <class 'tuple'>
(True, 1, '456', 3.1415926) <class 'tuple'>
() <class 'tuple'>不定长参数（关键字传递）
加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入，可以通过字典 dict 类型 **kwargs 来实现；
def apple(**kwargs):
print(kwargs, type(kwargs))
apple(name="张三", age=11)
apple()
运行输出结果：
{'name': '张三', 'age': 11} <class 'dict'>
{} <class 'dict'>使用函数变量
Python 语言中的函数也是一种值；所有函数都是 function 对象，这意味着可以把函数本身赋值给变量；
# 定义计算两个参数相加的函数
def add(x, y):
return x + y
# 将add自定义函数赋值给my_add，则my_add可以被当做是"add"使用
my_add = add
# 调用my_add函数
print(my_add(2, 3))
print(add(1, 1))
运行输出结果：
5
2使用函数作为函数形参
有些时候可能需要定义一个函数，该函数的大部分计算逻辑都能确定，但某些处理逻辑暂时无法确定，这意味着某些程序代码需要动态改变时，如果希望调用函数时能动态传入这些代码，那么就需要在函数中定义函数形参，这样即可在调用该函数时传入不同的函数作为参数，从而动态改变这段代码。
1、def func(): --自定义一个函数；
2、def func(x, y): --比如说有两个参数，分别是 x 和 y；
3、def func(x, y, fn): --但是此时具体还不知道 x 和 y 是怎么处理？可以是做加法处理，也可以是做减法处理，只有在调用时才能够确定，这时的话只要直接传入一个函数参数 fn（自定义） 就行了；把函数传进去操作即可；
4、return fn() --然后 return，fn()做为函数；
5、return fn(x, y) -- fn 就是一个函数，然后操作，返回结果；
6、再自定义两个，一个定义加法、一个定义减法；
7、执行调用（在调用时才确认需要调用哪个方法）；
# 自定义函数
def func(x, y, fn):
return fn(x, y)
# 定义加法
def add(x, y):
return x + y
# 定义减法
def sub(x, y):
return x - y
# 调用加法
print(func(2, 1, add))
# 调用加法
print(func(2, 1, sub))
运行输出结果：
3
1使用函数作为返回值
在 Python 语言中还支持使用函数作为其他函数的返回值（一般用的不多，学习了解）；
1、def func(bol): --自定义一个函数，返回类型是布尔类型；
2、根据实际业务选择（传来参数或者里面做一大堆业务逻辑），例如做一个判断；
3、根据 bol 类型返回一个方法；如果 bol 类型是 True 就返回 add 方法，若是 False 就返回减法；（这里举例是一个简单逻辑，可根据实际选择，在一大堆业务逻辑操作中根据不同的情况返回多种方法）
# 自定义函数
def func(bol):
if bol:
return add
else:
return sub
def add(x, y):
return x + y
def sub(x, y):
return x - y
b1 = func(True)
print(b1, b1(1, 2))
b2 = func(False)
print(b2, b2(1, 2))
运行输出结果：
<function add at 0x0000023C5B589080> 3
<function sub at 0x0000023C5B505A80> -1lambda 匿名函数
上面所介绍的函数定义都是有函数名的，现在开始学习的 lambda 函数是没有名称的，也就是匿名函数。
在只需要一次性使用的函数的时候，就可以用 lambda 匿名函数，简单方便快捷；
lambda 匿名函数语法：lambda 传入参数:函数体
注意：函数体只能写一行，不支持多行；
# 自定义函数
def func(x, y, fn):
return fn(x, y)
# 使用lambda匿名函数
print(func(2, 1, lambda x, y: x + y))
运行输出结果：
3其他，把 sub 函数变量传参改成 lambda 匿名函数传参；
# 自定义函数
def func(x, y, fn):
return fn(x, y)
# 使用lambda匿名函数
print(func(2, 1, lambda x, y: x - y))
运行输出结果：
1Python lambda（匿名函数）
Python 使用 lambda 来创建匿名函数，lambda 函数是一种小型、匿名的、内联函数，它可以具有任意数量的参数，但只能有一个表达式；匿名函数不需要使用 def 关键字定义完整函数，lambda 函数通常用于编写简单的、单行的函数，通常在需要函数作为参数传递的情况下使用；例如在 map()、filter()、reduce() 等函数中。
lambda 函数特点：
-
lambda 函数是匿名的，它们没有函数名称，只能通过赋值给变量或作为参数传递给其他函数来使用。
-
lambda 函数通常只包含一行代码，这使得它们适用于编写简单的函数。
lambda arguments: expression
lambda是 Python 的关键字，用于定义 lambda 函数。
arguments 是参数列表，可以包含零个或多个参数，但必须在冒号(:)前指定。
expression 是一个表达式，用于计算并返回函数的结果。
没有参数的 lambda 函数
# 没有参数的 lambda 函数
myla = lambda: "Hello, World!!"
# 打印输出
print(myla())
运行输出结果：
Hello, World!!使用 lambda 创建匿名函数；
# 设置一个函数参数 a，函数计算参数 a 加 50，并返回结果：
myla = lambda a : a + 50
# a=5
print(myla(5))
运行输出结果：
55设置多个参数的 lambda 函数
# 设置函数参数 a和b 相乘，并返回结果：
myla = lambda a, b : a * b
# a=10，b=20
print(myla(10, 20))
运行输出结果：
200lambda 函数也可以设置多个参数，参数使用逗号 , 隔开；
# 设置函数参数 a、b 和 c 相加，并返回结果：
myla = lambda a, b, c : a + b + c
# a=1，b=2，c=3
print(myla(1, 2, 3))
运行输出结果：
6lambda 函数通常与内置函数如 map()、filter() 和 reduce() 一起使用，以便在集合上执行操作。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)
运行输出结果：
[1, 4, 9, 16, 25]使用 lambda 函数与 filter() 一起，筛选偶数；
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)
运行输出结果：
[2, 4, 6, 8]使用 reduce() 和 lambda 表达式演示如何计算一个序列的累积乘积；
# 导包
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用 reduce() 和 lambda 函数计算乘积
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product)
运行输出结果：
120reduce() 函数通过遍历 numbers 列表，并使用 lambda 函数将累积的结果不断更新，最终得到了 1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120 的结果。
未完待续......