函数的返回对象类型是None
函数中返回对象的数目：
关键字参数：仅仅针对函数的调用
choice()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。
seq -- 可以是一个列表，元组或字符串
实现返回随机项
random.randint()的函数原型为：random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b
在函数调用中使用*和**符号来制定元组和字典
创建函数：
def语句
前向引用：
Python不允许在函数未声明之前对其进行引用或调用
函数属性：
内部/内嵌函数：在函数体内创建另一个函数，只可以在函数体内调用
函数装饰器：
装饰器的语法以@开头，接着是装饰函数的名字和可选参数
@decorator(dec_opt_args)
def func2Bdecorated(func_opt_args):
:
其实总体说起来，装饰器其实也就是一个函数，一个用来包装函数的函数，装饰器在函数声明完成的时候被调用，调用之后声明的函数被换成一个被装饰器装饰过后的函数
装饰函数的参数是被装饰的函数对象，返回原函数对象
有参数的和无参数的装饰器：
@deco
def foo():pass
foo=deco(foo)
带参数的装饰器：
@decomaker(deco_args)
def foo():pass
sleep函数：暂停执行给定的秒数
传递函数：
def foo():
print 'in foo()'
bar = foo
bar()
形参：
1.位置参数
2.默认参数：在函数调用时没有为参数提供值则使用预先定义的默认值
默认值让程序的健壮性上升到极高的级别
所有必须的参数都要在默认参数之前
可变长度的参数：
(1)参数以一个＊号开头的代表着一个任意长度的元组(tuple)，可以接收连续一串参数
参数以两个＊号开头的代表着一个字典，参数的形式是“key=value”，接受连续任意多个参数。语法如下:
def function_name([formal_args,] *vargs_tuple):
'function_documention_string'
function_body_suite
星号操作符之后的形参作为元组传递给函数(如果没有给出额外的参数，元组为空)
(2)关键字变量参数(字典)
关键字变量参数为函数定义的最后一个参数
关键字和非关键字可变长参数都有可能用在同一个函数中，只要关键字字典是最后一个参数并且非关键字元组在他前面
函数式编程：
匿名函数与lambda：
lambda [arg1[,arg2,...argN]] : expression(匿名函数，不需要以标准的方式来命名)
内建函数：
过滤函数filter()：每个序列元素都通过这个过滤器进行筛选，保留函数返回为真的对象。filter函数为已知的序列的每个元素调用给定布尔函数
filter()工作原理：
map()函数：map函数会根据提供的函数对指定序列做映射
map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
当seq只有一个时，工作原理：
当seq多于1个时：
reduce()函数：
它是这样一个过程：每次迭代，将上一次的迭代结果（第一次时为init的元素，如没有init则为seq的第一个元素）与下一个元素一同执行一个二元的func函数。在reduce函数中，init是可选的，如果使用，则作为第一次迭代的第一个元素使用。
reduce(func,[1,2,3])=func(func(1,2),3)
partial()函数
偏函数应用(PFA)：
函数的partial应用
变量作用域：
如果名字在过程的声明之内，它的出现即为过程的局部变量。
全局变量的特征是除非被删除，否则它们的存活到脚本运行结束
闭包：
在内部函数里，对在外部作用域的变量进行引用，则内部函数被认为是闭包。
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