函数
在学习编程之前，我们可能早就已经了解数学“函数”（function）了。在编程领域，函数也是一个非常核心的内容，它最初就是借用了数学函数的概念。在 Python 中，函数是一个组织好的、可重复使用的、用来实现单一或相关联功能的代码段。它们可以提高代码的模块性，并增加代码的重复使用率。Python 提供了很多内建函数，如在前文示例中频繁出现的 print() 函数。我们也可以创建自己的函数，这些被称为用户定义的函数。
函数定义
组成部分
Python 中的函数定义由以下几个关键部分组成：
- def 关键字： 函数的定义以 def 关键字开始。
- 函数名称： def 关键字之后是函数的名称。这应该是一个描述性名称。函数与变量遵循相同的命名规则：只包含大小写字母下划线和数字，但不能以数字开头。
- 参数列表： 在函数名称后面的括号内，列出函数的参数。这些是在函数调用时传递给函数的值。函数也可以没有参数。
- 冒号： 函数头（即函数定义的第一行）必须以冒号结尾。
- 函数体： 函数体是一组缩进的语句，它们定义了函数要执行的操作。
- 返回值： 使用 return 语句，可以从函数返回一个值。如果函数不包含 return 语句，它默认返回 None。
下文，我们会结合一些实例来讲解如何使用这些部分。
最简单的函数是无参数的：
def greet():
print("Hello, World!")
上面的代码是一个最简单的函数定义。def 关键字表示函数定义的开始。def 后面的是函数名 greet，函数名后面的括号内放置函数参数，但是这个函数没有参数。冒号表示函数偷结束，下面一行开始的代码块就是函数体。这个函数的函数体调用了 print 函数，打印了一句话。这个函数没有设定返回值。
在 Python 中，调用函数非常简单。写上函数名，后跟括号，并在括号中提供所需的参数（如果有的话）来调用它。在之前的示例中已经演示过很多函数调用了，尤其是调用 print() 函数。下面的代码调用了 greet 函数，它会运行这个函数，也就是间接运行了函数体内的代码，打印出 "Hello, World!" 这句话：
greet() # 输出： "Hello, World!"
参数
一般的函数都有且只有一个返回值。如果函数体内，没有 return 语句，函数会返回 None；如果 return 后面只有一个数据，就返回这个数据；如果有多个数据，就把他们打包成一个元组返回。
一个带有参数和返回值的函数定义如下：
def sub(a, b):
return a - b
print(sub(8, 3)) # 这里调用了 sub 函数，输出： 5
上面的函数定义中，sub 函数定义了两个参数 a 和 b。当调用 sub 函数时，传递给它的数据会被保存在这两个参数中，在函数体内，程序可以直接使用 a 和 b 作为数据的名称，通过它们来操作传递给函数的数据。sub 返回了一个数据，它是 a - b 的运算结果。
调用函数时，如果参数只是一些数据，那么，输入参数的顺序一定要与函数定义的参数顺序保持一致。这种参数传递方式叫做位置参数，因为参数的顺序至关重要。比如上面的示例，如果调用时，写反了参数顺序，比如写成 sub(3, 8)，就会得到的错误的结果。
为了防止参数顺序错误，尤其是当被调用函数有很多个参数的时候，可以使用关键字参数调用函数，也就是，在调用函数时，把参数的名字写出来，比如：
# 定义函数
def describe_person(first_name, last_name, age):
print(f"{first_name} {last_name} is {age} years old.")
# 使用关键字参数调用函数
describe_person(age=28, last_name="Doe", first_name="John") # 输出：John Doe is 28 years old.
这时候因为已经提供了参数的名字，程序会按照名字来指派数据，顺序就不重要了。这在函数参数有默认值的时候非常有用，我们在调用某个函数式，可能只需要设置其中某几个参数，其它参数都采用默认值，这时候，就可以采用关键字参数调用函数。关键字参数比位置参数可读性更好，并且由于不受位置限制，也更不容易出错。所以在调用函数时，可以尽量使用关键字参数来调用。
返回值
如果函数有多个返回值，实际上返回的是一个元组，可以在调用函数的时候直接以元组拆包的方式直接得到多个返回数据，比如，下面的函数接受一组数据，然后计算这组数据的长度，和，和平均值：
# 定义函数
def compute_stats(numbers):
length = len(numbers)
total = sum(numbers)
average = total / length
return length, total, average
# 使用函数
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]
length, total, average = compute_stats(numbers)
print(f"长度: {length}") # 输出： 5
print(f"总数: {total}") # 输出： 150
print(f"均值: {average}") # 输出： 30.0
函数返回多个数据为编程提供了极大便利，但是也要注意，尽量不要让一个函数返回太多的值。一旦返回值数量超过三个，出错的概率就会极大增加。比如上面的示例，compute_stats 函数返回的三个数据的顺序是：length, total, average。如果使用时，不小心写错了顺序，写成了： length, average, total = compute_stats(numbers)，也还是可以比较容易发现错误的。但想象一下，如果函数同时返回了八九个数据，其中两个颠倒了次序，那可就不那么容易看出来了。
参数默认值
函数的参数可以带有默认值。如果调用这个函数时，没有提供相应的输入值，函数就使用参数的默认值。没有默认值的参数，必须要在调用时提供一个输入数据。
def greet(name="World"):
print(f"Hello, {name}!")
# 调用时提供了参数的数据
greet("ruanqizhen") # 输出： "Hello, ruanqizhen!"
# 调用时没有提供了参数的数据，使用默认值
greet() # 输出： "Hello, World!"
在 Python 中，默认参数的数据类型必须是不可变类型的。使用可变数据类型（如列表、字典或集合）作为函数的默认参数是一种常见的陷阱，因为这可能导致预料之外的行为。
函数默认参数在函数定义时计算的，只计算一次，而不是每次调用时都重新计算。所以，当使用可变数据类型作为默认参数并修改它时，该修改会在之后的函数调用时继续存在，从而影响后续调用的行为。比如：
def new_dict(item, items=[]):
items.append(item)
return items
print(new_dict(1)) # 输出：[1]
print(new_dict(2)) # 期望输出：[2]，但实际输出：[1, 2]
print(new_dict(3)) # 期望输出：[3]，但实际输出：[1, 2, 3]
如上所示，items 列表在多次函数调用之间持了状态。
为了避免这种问题，可以将默认参数设置为 None，并在函数体内检查它，如果调用是没有提供新的数据，就赋予它应有的初始值：
def new_dict(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
print(new_dict(1)) # 输出：[1]
print(new_dict(2)) # 输出：[2]
print(new_dict('a')) # 输出：['a']
同样，使用可能会产生不同结果的函数作为参数默认值也会产生类似问题。比如：
from time import sleep
from datetime import datetime
def print_time(t=datetime.now()):
print(t)
print_time()
sleep(1)
print_time()
在上面这段代码中，函数 datetime.now() 在每次调用时会返回系统当前时间； 函数 sleep(1) 可以让程序在此停顿一秒钟。我们希望的程序逻辑是，在第一次调用 print_time() 时打印出当前时间，然后等待一秒，第二次调用 print_time() 打印的时间应该比第一个时间晚了一秒。但实际上，运行上面的程序会发现，两次打印的时间完全一样。这同样是因为：默认参数的值是在函数定义时计算的，而不是在函数调用时。所以参数 t 只会有一个时间。
修改方法同样是需要将默认参数设置为 None，并在函数体内检查它：
from time import sleep
from datetime import datetime
def print_time(t=None):
if t is None:
t = datetime.now()
print(t)
print_time()
sleep(1)
print_time() # 这次打印出的时间将会晚一秒
不定数量的参数
函数可以有不定数量的参数，这是利用了元组的打包拆包来实现的，比如：
def print_all(*args):
for arg in args:
print(arg)
print_all(1, 2) # 输出： 1 2
print_all(1, 2, 3, 4) # 输出： 1 2 3 4
在上面这个函数中，参数 *args （arguments 的缩写）前面的星号，表示它可以接收多个参数。函数传递不定数量的参数是利用了元组的打包拆包功能。在函数体内，args 是一个由所有输入参数组成的元组。上面的代码只是用来演示一下不定数量参数，实际上， print() 函数本身就是一个可以接收不定数量参数的函数，可以调用一个 print() 函数打印多个数据，比如 print(1, 2)。
同样利用字典的打包拆包，可以为函数传递不定数量的关键字参数。在 Python 中，通常使用 **kwargs（“keyword arguments”的缩写）来处理不定数量的关键字参数。这会将传入的所有关键字参数收集到 kwargs 这个字典中，其中参数的名字作为键，对应的值作为字典的值。例如：
def display_data(**kwargs):
for key, value in kwargs.items():
print(f"{key} ： {value}")
# 调用函数
display_data(name="阮奇桢", age=35, city="上海")
# 输出：
# name ： 阮奇桢
# age ： 35
# city ： 上海
无论是 *args 还是 **kwargs， 它们都会捕获所有的参数，所以它们一定要放在函数定义参数的最后，并且 *args 要在 **kwargs前面。这样，函数就可以先处理普通参数，然后再用这两个可变参数捕获其余的所有参数。比如：
def example_function(arg1, arg2, *args, **kwargs):
# 打印普通参数
print(arg1, arg2)
# 打印不定数量的位置参数
for arg in args:
print(arg)
# 打印关键字参数
for key, value in kwargs.items():
print(f"{key} = {value}")
# 调用函数
example_function('a', 'b', 1, 2, 3, name="John", country="USA")
# 输出：
# a b
# 1
# 2
# 3
# name = John
# country = USA
*args 和 **kwargs 同时使用在一个函数里，是比较容易引起混乱的，一个输出参数会出现在哪里还需要仔细想想。实际项目中，除了装饰器函数等特殊应用外，其它时候应该尽量避免同时使用 *args 和 **kwargs。
是否应该使用不定数量参数
可变数量的参数提供了灵活性，允许函数接受任意数量的参数，这在处理不确定数量的输入时非常有用。然而，这也可能导致代码难以理解和维护，特别是当函数执行复杂的操作时。我们在设计自己的函数时，需要谨慎考虑是否使用可变数量的参数。
在 Pythora 星球的各种项目中，最需要可变数量的参数的情况是，新函数的内部调用了一些具有不定数量参数的函数，为了把参数传递给调用的函数，新函数也需要不定数量的参数。比如，Python 内置了计算数据总和的函数，和计算数据个数的函数，它们都是可以接受不定数量的参数。我们新写了一个函数，用于计算几个数据的平均数，那么这个新函数也需要支持不定数量参数：
def average(*numbers):
return sum(numbers) / len(numbers) if numbers else 0
# 可以用不同数量的参数调用
print(average(2, 3, 4)) # 输出平均值 3.0
print(average(10, 20)) # 输出平均值 15.0
如果不是去调用那些已有的具有不定数量参数的函数，那么新函数最好使用固定数量的参数，这样使得函数的功能更明确，可读性更好。
改变输入参数的值
Python 采用传对象引用的方式传递参数值，也就是说，把一个数据传递给函数的时候，函数并不会把数据复制一份，然后使用数据的副本。它会直接把参数指向输入数据，在函数内部，参数名就是指向输入数据的引用，这与变量名是一样的。这也就是说，如果在函数内部，修改了某个输入数据，那么这份数据就是被修改了，再在函数外面访问这份数据时，读取到的，也是改变后的结果。但是，需要注意的是，Python 中，有些类型的数据是不可变的，这些类型的数据，无论在函数内部或外部都不可以被修改；反之，那些可变数据，在函数内部或外部都可以被修改。比如：
def modify_list(lst):
lst.append(4) # lst 的指向没有变，但数据变了
def modify_number(x):
x = x + 1 # 原数据不会变，但 x 指向了另一个数据
# 不可变数据示例
num = 3
modify_number(num)
print(num) # 输出是 3，因为 num 的值没有被改变
# 可变数据示例
my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(my_list) # 输出是 [1, 2, 3, 4]，因为 my_list 被函数修改了
参数与返回值的类型提示
编写大型程序时，最好为函数参数和返回值提供类型提示。与变量的类型提示类似，它不会在运行时执行任何类型检查，而是为开发者和工具提供一个明确的指示，说明预期的参数类型和返回类型。
以下是使用类型提示定义函数的示例：
def greet(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}!"
在这个例子中，name: str 表示 name 参数应该是一个字符串。 -> str 表示这个函数应该返回一个字符串。
下面是一个更复杂的示例：
from typing import List
def filter_even_numbers(numbers: List[int]) -> List[int]:
return [num for num in numbers if num % 2 == 0]
这里我们使用了typing模块中的List，它允许我们提供更具体的类型提示，表示 numbers 是一个整数列表。
函数文档
在 Python 中，为函数添加文档通常使用三引号的多行字符串，这个字符串被紧挨着放在函数头的下面。这种字符串也被称为“文档字符串”（docstring）。
通常，文档字符串首行简洁地总结函数的功能。随后的行可以提供更详细的描述、参数的信息、返回值、例子以及其他相关信息。比如
def add(a, b):
'''
Returns the sum of two numbers.
Parameters:
- a: The first number.
- b: The second number.
Returns:
The sum of a and b.
Example:
>>> add(2, 3)
5
'''
return a + b
函数文档不仅仅是为阅读辑程序时提供帮助，有必要时，也可以在程序中访问它。可以使用函数的 __doc__ 属性，或使用 Python 的 help() 函数来访问函数文档，比如：
print(add.__doc__)
help(add)
我们也可以通过以上的函数和方法获得 Python 自带函数的文档。
为函数编写文档是一个好的编程习惯，尤其是代码可能会被其他人阅读、维护的时候。有了清晰的文档，其他开发者能够快速理解和使用一个函数，而不必深入研究实现细节。
嵌套函数
在 Python 中，在函数体内还再可以定义其它的函数。这样的内部函数通常被称为嵌套函数或局部函数。下面是一个示例来展示这个概念：
def outer_function(x):
def inner_function(y):
return y * 2
return inner_function(x) + 5
result = outer_function(10)
print(result) # 输出：25
在上面的代码中，inner_function 是在 outer_function 内部定义的。
嵌套函数的优点主要是，它可以把复杂的逻辑隐藏内部函数里实现，使外部函数更简洁。此外，内部函数可以访问其外部函数的局部变量，这提供了一种机制，使得程序可以通过函数来维护数据而不需要将这些数据传递给每个需要使用它们的函数。内部函数还可以作为外部函数的返回值，实现复杂的逻辑功能。演示嵌套函数的这些优点，还需要用到一些其它一些编程计数，本书会在后文介绍函数式编程的时候，再来深入探讨和演示。
嵌套函数缺点是会让代码变得复杂。但如果恰当使用，嵌套函数是可以提升代码的清晰性和可维护性。
函数和变量的作用域
在 Python 中，变量的可访问性和生命周期是由它所在的位置决定的。这种位置被称为“作用域”（Scope）。理解 Python 中的变量作用域对于避免可能的变量名冲突和编写更可维护的代码是至关重要的。下面介绍 Python 中几种主要的变量作用域。
局部作用域
在 Python 中，局部作用域（Local Scope）通常就是只当前函数体的范围内。如果一个变量在一个函数内部定义，那就只会在该函数内部可用。这样的变量被称为局部变量（Local Variable）。当函数执行结束后，局部变量会被销毁。
def my_function():
local_var = "我是一个局部变量"
print(local_var) # 在函数内部可以访问
my_function() # 调用函数，将打印局部变量的值
# 尝试在函数外部访问局部变量将引发错误
# print(local_var) # 这将引发 NameError，因为 local_var 在这个作用域中是不可见的
在很多语言中，循环等结构内定义的变量只能在结构内使用。但 Python 不同，Python 的选择、循环等结构没有自己的域，函数就是最小的局部作用域了。这有时候还挺便利的，比如说我们可以在循环结束后，仍然可查看循环中使用的变量：
for i in range(5):
print(i)
print(f"最后一次迭代中，i = {i}")
但需要注意，因为它可能也会造成一些预料之外的结果，比如，有其他语言经验的用户可能会在不经意间覆盖了一个原本他们以为不会被改变的变量。一个具体的示例是，在处理异常的时候，我们常用变量 e 保存异常数据，但如果程序中已经用 e 作为变量了，它就会覆盖原有变量：
e = 2.71828
try:
raise Exception()
except Exception as e:
pass
print(e)
运行上面的程序，会发现无法打印 e 的值，因为它被异常处理部分的代码覆盖并删除了。解决办法就是两个变量不要重名。
封闭作用域
在嵌套函数中，外部函数（也被称为封闭函数）的作用域被称为封闭作用域（Enclosing Scope）。内部函数可以访问外部函数中定义的变量，也就是封闭作用域中的变量，但不能修改它们。除非，内部函数使用 nonlocal 关键字重新声明这个变量，那么就可以修改了。比如：
def outer_function(message):
# 这是外部函数，它有一个局部变量 message
outer_variable = "我是外部函数的局部变量"
def inner_function():
# 这是一个嵌套的内部函数
print("内部函数输出：", message)
print("内部函数访问外部函数的变量：", outer_variable)
# 如果运行下面这句，会报错，因为 inner_function 中不能修改 outer_function 的变量
# outer_variable = "修改外部函数的局部变量"
inner_function() # 调用内部函数
# 如果运行下面这句，会报错，因为 outer_function 不能访问 inner_function 的局部变量
# print("外部函数访问：", inner_variable)
# 调用外部函数
outer_function("传递给外部函数的消息")
# 如果运行下面这句，会报错，因为 inner_function 不在这个域
# inner_function()
# 运行结果:
# 内部函数输出： 传递给外部函数的消息
# 内部函数访问外部函数的变量： 我是外部函数的局部变量
上面这段程序演示了在函数外无法读取某函数的局部变量。在函数内部可以读取，但无法修改封闭作用域内的变量。在下面的示例中，我们让内部函数通过使用 nonlocal 关键字声明一个封闭作用域内的变量，然后，就可以修改它了：
def outer_function():
# 外部函数的局部变量
count = 0
def inner_function():
# 使用 nonlocal 告诉 Python 我们想修改外部函数的 count 变量
nonlocal count
count += 1
print("当前计数:", count)
inner_function() # 调用内部函数
inner_function() # 再次调用内部函数
print("外部函数的计数:", count)
# 调用外部函数
outer_function()
# 输出:
# 当前计数: 1
# 当前计数: 2
# 外部函数的计数: 2
全局作用域
在主程序体中定义的变量拥有全局作用域（Global Scope），它们被称为全局变量。这些变量在整个程序执行期间都存在，可以在当前文件内的任何函数内部被读取。但如果要在函数体内修改某个全局变量的话，必须通过 global 关键字声明这个全局变量之后，才可以进行修改。
# 定义全局变量
global_variable = "我是一个全局变量"
def show_global():
# 函数内可以直接读取一个全局变量
print(global_variable)
# 定义一个局部变量
local_variable = "我是一个局部变量"
def show_local():
# 没有使用 global 关键字，所以这实际上是一个局部变量，只不过他与全局变量重名
global_variable = "我实际上是局部变量，但与全局变量重名"
# 局部变量与全局变量同名，优先使用局部变量
print(global_variable)
def modify_global():
# 使用 global 关键字来指明我们要修改的是全局变量
global global_variable
global_variable = "我是被修改的全局变量"
show_global() # 输出： 我是一个全局变量
modify_global() # 修改全局变量
show_global() # 输出： 我是被修改的全局变量
# 如果运行下面的语句，会导致错误，因为 local_variable 不在这个作用域内
# print(local_variable)
show_local() # 输出： 我实际上是局部变量，但与全局变量重名
这里需要特别注意的是，局部变量与全局变量可能会重名。这时候，如果没有意识到它们其实是两个不同的变量，在阅读代码时就会非常疑惑：明明变量的值被改变了，怎么读出来的还是原来的值呢？再比如下面这种情况，使用者可能以为会读取全局变量，实际程序却会出错：
a = 1
def show_global():
print(a) # 这里可以运行，因为只是读取全局变量 a
def show_local():
print(a) # 这里程序会出错，因为这个函数内有对 a 的写操作，程序会认为 a 是局部变量，但这里还没有声明局部变量 a
a = 2
show_global()
show_local()
封闭作用域也存在有类似的问题。在实际项目中，尽量不用定义与其它域中重名的变量或函数，以避免程序产生类似的迷惑行为。
内置作用域
内置作用域（Built-in Scope）是 Python 解释器启动时创建的最外层的作用域。它包含了 Python 预定义的内置名称，例如：print(), len(), int(), list(), dict(), open(), Exception 等，这些都是 Python 提供的内置函数、类和异常处理方法等。内置作用域内的函数，变量等，在任何文件，任何函数内都可以访问。
比如，不需要任何特别的声明，print() 函数就可以在任何地方被调用。
变量查找顺序
在上面的示例中，我们看到了，在不同的作用域中，是可以定义重名的函数和变量的。那么，当我们读取这样一个有重名的变量（或调用函数），到底是哪个域里的变量被读取了呢？
这时候，Python 遵循 LEGB 规则进行查找：
- L, Local: 首先，查找局部作用域。
- E, Enclosing: 其次，查找封闭函数作用域。如果函数是多层嵌套的，那么先从最近的封闭作用域开始，然后向外查找。
- G, Global: 之后，查找全局作用域。
- B, Built-in: 最后，查找内置作用域。
比如：
def custom_function():
# 在函数内部重新定义 print 函数
def print(message):
"""
这是一个我们自己定义的 print 函数，与 Python 内置的 print 重名，但功能不同
"""
help(print) # 打印 print 函数的帮助文档
# 使用自定义版本的 print
print("Hello, World!")
# 调用 custom_function
custom_function() # 输出： print(message) 这是一个我们自己定义的 print 函数，与 Python 内置的 print 重名，但功能不同
上面的程序重新定义了一个 print 函数，与 Python 内置的 print() 函数重名，但功能却不同。程序逻辑本身没有问题，在调用 print() 函数是，它会根据 LEGB 规则，优先调用我们自己定义的 print 函数。
但是，如果一个不太熟悉我们代码的人来读程序，看到 print() 函数的行为与他之前见到的都不一样，就会非常迷惑。这不是一个好的为函数或变量命名的方法。在实际项目中，要尽量避免重新定义或覆盖外层域中的变量或函数名称，否则可能会导致意想不到的结果和混乱。
练习
元音字母个数：编写一个函数，输入一个字符串，函数返回字符串中元音字母（a, e, i, o, u）的个数。
列表中第二大的元素：编写一个函数，查找给定列表中的第二大元素。
字符串长度列表：编写一个函数，将给定的字符串列表转换为每个字符串长度的列表。
订制披萨：编写一个函数，模拟披萨制作过程。要求把每一种配料作为一个函数参数传递给函数，函数打印出所有的配料。