函数的参数
在 C/C++ 中，传值和传引用是函数参数传递的两种方式，学 Python 时，有人喜欢生搬硬套地问类似的问题：“Python 函数中，参数是传值，还是传引用？”。
为了把这个问题弄清楚，先了解 Python 中变量与对象之间的关系。
变量与对象
Python 中一切皆为对象，数字是对象，列表是对象，函数也是对象，任何东西都是对象。
而变量是对象的一个引用（又称为名字或者标签），对象的操作都是通过引用来完成的。例如，[]是一个空列表对象，变量 a 是该对象的一个引用。
a = []
a.append(1)
在 Python 中，「变量」更准确叫法是「名字」，赋值操作 = 就是把一个名字绑定到一个对象上。就像给对象添加一个标签。
a = 1
整数 1 赋值给变量 a 就相当于是在整数1上绑定了一个 a 标签。
a = 2
整数 2 赋值给变量 a，相当于把原来整数 1 身上的 a 标签撕掉，贴到整数 2 身上。
b = a
把变量 a 赋值给另外一个变量 b，相当于在对象 2 上贴了 a，b 两个标签，通过这两个变量都可以对对象 2 进行操作。
变量本身没有类型信息，类型信息存储在对象中，这和C/C++中的变量有非常大的出入（C中的变量是一段内存区域）
函数参数
Python 函数中，参数的传递本质上是一种赋值操作，而赋值操作是一种名字到对象的绑定过程，清楚了赋值和参数传递的本质之后，现在再来分析两段代码。
代码段一：
def foo(arg):
arg = 2
print(arg)
a = 1
foo(a) # 输出：2
print(a) # 输出：1
在代码段1中，变量 a 绑定了 1，调用函数 foo(a) 时，相当于给参数 arg 赋值 arg=1，这时两个变量都绑定了 1。在函数里面 arg 重新赋值为 2 之后，相当于把 1 上的 arg 标签撕掉，贴到 2 身上，而 1 上的另外一个标签 a 一直存在。因此 print(a) 还是 1。
代码段二：
def bar(args):
args.append(1)
b = []
print(b)# 输出：[]
print(id(b)) # 输出：4324106952
bar(b)
print(b) ＃ 输出：[1]
print(id(b)) # 输出：4324106952
执行 append 方法前 b 和 arg 都指向（绑定）同一个对象，执行 append 方法时，并没有重新赋值操作，也就没有新的绑定过程，append 方法只是对列表对象插入一个元素，对象还是那个对象，只是对象里面的内容变了。
因为 b 和 arg 都是绑定在同一个对象上，执行 b.append 或者 arg.append 方法本质上都是对同一个对象进行操作，因此 b 的内容在调用函数后发生了变化（但id没有变，还是原来那个对象）
最后，回到问题本身，究竟是是传值还是传引用呢？说传值或者传引用都不准确。非要安一个确切的叫法的话，叫传对象（call by object）。如果作为面试官，非要考察候选人对 Python 函数参数传递掌握与否，与其讨论字面上的意思，还不如来点实际代码。
代码段三：
def bad_append(new_item, a_list=[]):
a_list.append(new_item)
return a_list
这段代码是初学者最容易犯的错误，用可变(mutable)对象作为参数的默认值。
函数定义好之后，默认参数 a_list 就会指向（绑定）到一个空列表对象，每次调用函数时，都是对同一个对象进行 append 操作。因此这样写就会有潜在的bug，同样的调用方式返回了不一样的结果。
>>> print(bad_append('one'))
['one']
>>> print(bad_append('one'))
['one', 'one']
而正确的方式是，把参数默认值指定为None
def good_append(new_item, a_list=None):
if a_list is None:
a_list = []
a_list.append(new_item)
return a_list
函数
调用函数
Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。
要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。
可以直接从Python的官方网站查看文档。
也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息。
调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个。
>>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)
如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：
>>> abs('a')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数。
函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”：
>>> a = abs # 变量a指向abs函数
>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数
1
定义函数
定义函数
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。return None可以简写为return。
在Python交互环境中定义函数时，注意Python会出现...的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>提示符下。
>>> def my_abs(x):
... if x >= 0:
... return x
... else:
... return -x
...
>>> my_abs(-9)
9
>>> _
如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）。
>>> from abstest import my_abs
>>> my_abs(-9)
9
>>> _
空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里，比如：
if age >= 18:
pass
缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
参数检查
调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError。但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。
数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现。
def my_abs(x):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x >= 0:
return x
else:
return -x
添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type
返回多个值
返回值是一个tuple（元组）！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。
函数的参数
位置参数
对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x。
power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。
默认参数
新的power(x, n)函数定义没有问题，但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用。
这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2：def power(x, n=2):
这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)
设置默认参数时，有几点要注意：
- 一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错
- 二是如何设置默认参数。函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。
Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
def add_end(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
#无论调用多少次，都不会有问题
为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
可变参数
可变参数就是传入的参数个数是可变的。
给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple：
>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84
我们把函数的参数改为可变参数：
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
调用函数的方式可以简化成这样：
>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84
定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数。
如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数，在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去。
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14
# *nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。
关键字参数
关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数：
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict，注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
命名关键字参数
对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。
仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：
def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
# 有city参数
pass
if 'job' in kw:
# 有job参数
pass
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数。
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下：
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了。
def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错：
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
由于调用时缺少参数名city和job，Python解释器把这4个参数均视为位置参数，但person()函数仅接受2个位置参数。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数。
参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。
参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。
对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
