在同一程序中需要多次重复使用相同的代码。功能帮助我们这样做。我们在函数中重复编写我们必须要做的事情，然后在需要的地方调用它。我们已经看到了像len（），divmod（）这样的函数 。
定义函数
我们使用def关键字来定义一个函数。一般语法就像
def functionname(params):
statement1
statement2
让我们编写一个函数，它将两个整数作为输入，然后返回总和。
>>> def sum(a, b):
... return a + b
在带有return关键字的第二行中，我们将a + b的值发送回 调用者。你必须这样称呼它
>>> res = sum(234234, 34453546464)
>>> res
34453780698L
还记得我们在上一章写的回文程序。让我们编写一个函数来检查给定的字符串是否是回文，然后返回 True或False。
#!/usr/bin/env python3
def palindrome(s):
return s == s[::-1]
if __name__ == '__main__':
s = input("Enter a string: ")
if palindrome(s):
print("Yay a palindrome")
else:
print("Oh no, not a palindrome")
现在运行代码:)
本地和全局变量
为了理解局部和全局变量，我们将通过两个例子。
#!/usr/bin/env python3
def change(b):
a = 90
print(a)
a = 9
print("Before the function call ", a)
print("inside change function", end=' ')
change(a)
print("After the function call ", a)
输出
$ ./local.py
Before the function call 9
inside change function 90
After the function call 9
首先，我们正在分配9到一个，然后调用函数的变化，那里面我们分配90到一个和打印一个。函数调用后，我们再次打印的值一个。当我们在函数内写一个= 90时，它实际上创建了一个名为a的新变量，它只在函数内部可用，并在函数完成后被销毁。因此，尽管变量a的名称相同，但它们在函数的内外都不同。
#!/usr/bin/env python3
def change(b):
global a
a = 90
print(a)
a = 9
print("Before the function call ", a)
print("inside change function", end=' ')
change(a)
print("After the function call ", a)
这里通过使用全局关键字，我们告诉a是全局定义的，所以当我们在函数内部改变一个值时，它实际上也在改变函数的外部。
输出
$ ./local.py
Before the function call 9
inside change function 90
After the function call 90
默认参数值
在函数中，变量可能具有默认参数值，这意味着如果我们不为该特定变量赋予任何值，则它将自动分配。
>>> def test(a , b=-99):
... if a > b:
... return True
... else:
... return False
在上面的例子中，我们在函数参数列表中写了b = -99。这意味着如果没有值b给出的则b的值是-99。这是默认参数的一个非常简单的示例。您可以通过测试代码
>>> test(12, 23)
False
>>> test(12)
True
重要
重要
请记住，如果您之前已经有一个带有默认值的参数，则不能使用默认参数。像f（a，b = 90，c）一样是非法的，因为b具有默认值，但在此之后c没有任何默认值。
还要记住，默认值只计算一次，所以如果你有像列表这样的可变对象，它会有所不同。请参阅下一个示例
>>> def f(a, data=[]):
... data.append(a)
... return data
...
>>> print(f(1))
[1]
>>> print(f(2))
[1, 2]
>>> print(f(3))
[1, 2, 3]
为了避免这种情况，您可以编写更多惯用的Python，如下所示
>>> def f(a, data=None):
... if data is None:
... data = []
... data.append(a)
... return data
...
>>> print(f(1))
[1]
>>> print(f(2))
[2]
关键字参数
>>> def func(a, b=5, c=10):
... print('a is', a, 'and b is', b, 'and c is', c)
...
>>> func(12, 24)
a is 12 and b is 24 and c is 10
>>> func(12, c = 24)
a is 12 and b is 5 and c is 24
>>> func(b=12, c = 24, a = -1)
a is -1 and b is 12 and c is 24
在上面的例子中，您可以看到我们正在调用具有变量名称的函数，例如func（12，c = 24），我们将24分配给c并且b正在获取其默认值。还要记住，在基于关键字的参数之后，您不能没有基于关键字的参数。喜欢
>>> def func(a, b=13, v):
... print(a, b, v)
...
File "<stdin>", line 1
SyntaxError: non-default argument follows default argument
仅关键字参数
我们还可以将函数的参数标记为仅关键字。这样，在调用该函数时，将强制用户为每个参数使用正确的关键字。
>>> def hello(*, name='User'):
... print("Hello %s" % name)
...
>>> hello('Kushal')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: hello() takes 0 positional arguments but 1 was given
>>> hello(name='Kushal')
Hello Kushal
文档字符串
在Python中，我们使用docstrings来解释如何使用代码，它将在交互模式中有用并创建自动文档。下面我们看一个名为longest_side的函数的docstring示例。
#!/usr/bin/env python3
import math
def longest_side(a, b):
"""
Function to find the length of the longest side of a right triangle.
:arg a: Side a of the triangle
:arg b: Side b of the triangle
:return: Length of the longest side c as float
"""
return math.sqrt(a*a + b*b)
if __name__ == '__main__':
print(longest_side(4, 5))
我们将在reStructuredText章节中详细了解docstrings。
高阶函数
高阶函数或仿函数是至少执行以下步骤之一的函数：
将一个或多个函数作为参数。
返回另一个函数作为输出。
在Python中，任何函数都可以充当高阶函数。
>>> def high(func, value):
... return func(value)
...
>>> lst = high(dir, int)
>>> print(lst[-3:])
['imag', 'numerator', 'real']
>>> print(lst)
Map功能
map是Python中一个非常有用的高阶函数。它需要一个函数和一个迭代器作为输入，然后在迭代器的每个值上应用函数并返回结果列表。
例：
>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> def square(num):
... "Returns the square of a given number."
... return num * num
...
>>> print(list(map(square, lst)))
[1, 4, 9, 16, 25]
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