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python中的函数，大多需要配置参数，以下是几种函数的参数类型：
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1.必备参数：以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。
def tplink(a,b):
c=a+b+b
return c
tplink(4,2)
2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致，因为python解析器会在调用函数时，用参数名匹配参数值。
def tplink(age1,age2):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age2=4,age1=2)
3.默认参数：默认某个参数的取值
def tplink(age1,age2=5):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age1=4)
4.不定长参数：在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况，可以用不定长参数进行解决，具体操作是在参数名前用*。
但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。
*args、**kwargs的定义：
这两个都是python中的不定长参数，又称为可变参数。
*args 表示任何多个无名参数，它是一个 tuple ；
**kwargs 表示关键字参数，它是一个dict。
同时使用 * args和 ** kwargs 时，必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。
函数在调用时，会根据顺序，看是否放进 *args 或者 **kwargs中。
具体可根据实际情况使用，可以 更方便灵活的接收信息。
parameter 是函数定义的参数形式
argument 是函数调用时传入的参数实体。
对于函数调用的传参模式，一般有两种：
此外，
也是关键字传参
python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 ， 仅位置参数 ， 仅关键字参数 ， 可变位置参数 ， 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念，python语法中暂时没有这样的设计。
通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。
既可以用关键字又可以用位置调用
或
这种方式的定义只能使用关键字传参的模式
f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等价的
网络模块request的request方法的设计
多数的可选参数被设计成可变关键字参数
有多种方法能够为函数定义输出：
非常晦涩
如果使用可变对象作为函数的默认参数，会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。
例子1：
addItem方法的data设计了一个默认参数，使用不当会造成默认参数被共享。
python里面，函数的默认参数被存在__default__属性中，这是一个元组类型
例子2：
在例子1中，默认参数是一个列表，它是mutable的数据类型，当它写进 __defauts__属性中时，函数addItem的操作并不会改变它的id，相当于 __defauts__只是保存了data的引用，对于它的内存数据并不关心，每次调用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的数据，它是一个共享数据。
如果默认参数是一个imutable类型，情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。
例子1中，连续调用addItem('world') 的结果会是
而不是期望的
参数可以是任意类型。
比如可以是列表。
-------------------------------
library=['python精通','MySQL','数据分析','人工智能']
#形参
def add_book(bookname):
library.append(bookname)
print('图书添加成功！')
pass
def show_book(books):
for book in books:
print(book)
pass
pass
#调用函数
add_book('新概念英语')
show_book(library)
------------------------------
#输出列表中所有大于50的数
list1=[23,45,77,88,58,10]
def get_list(list_1):
new_list=[ ]
for e in list_1:
if e=50:
new_list.append(e)
pass
pass
print(new_list)
pass
#调用函数
get_list(list1) #[77,88,58]
------------------------------
#删除列表中小于50的数
def remove_from_list(list_1):
n=0
while nlen(list_1): p="" /len(list_1):
if list_1[n]50:
list_1.remove(list_1[n])
pass
else:
n+=1
pass
pass
print(list_1)
pass
#调用函数
remove_from_list(list1) #[77,88,58]
上一期我们学习参数传递怎么传递，也了解了参数的几种类型。
首先，我们再来回顾一下，形参和实参:
形参是在定义函数时定义的，放在函数名后面的圆括号里,可为空
实参是调用函数时为形参传入具体的参数值
简单总结一下，谁调用函数，谁就负责传入参数。
好呐，本期我们来详细学习函数几种参数类型，大纲如下：
python函数的参数名是无意义的，Python允许在调用函数时通过通过名字来传入参数值。
位置参数：按照形参位置传入的参数
调用函数时，实参默认按位置顺序传递的。同时实参个数也要和形参匹配
举一个小栗子
如果实参的个数与形参不匹配时，调用函数运行就会报错
Python中，形参与调用函数紧密联系在一起的。
关键字参数：调用函数时，使形参名称来传递参数，形式为“形参名=实参”
关键字参数，又叫命名参数，传递时无需考虑参数位置和顺序
举一个小栗子
默认参数：定义函数时，我们可以为形参提前设置具体的值。
在定义函数时，默认参数要放到位置等其他参数后面
在调用函数时，默认参数是可选的。如果传入新值，则会覆盖默认值
举一个小栗子
注意，默认值不能位于位置参数前面，否则程序会报错误
不定长参数又名可变参数。
不定长参数指的是可变数量的参数，分两种情况：
如果不定长参数后面，可以新增参数吗？
我们通过例子来看,会发生什么？
运行上面的程序，Python解释器会报错
原因是，形参a已经是不定长参数，我们调用的test(2,3,4)传入的三个实参,系统自动把它们属于形参a的值，形参b 和形参c就等于没有值传入，这时候系统就认为，调用函数的对象，参数没有传够。
为了解决这一报错，python引入了 强制命名参数
规定，调用不定参数后面有跟位置参数的函数时，传入给位置参数时，必须要强制命名参进行传参。
逆向参数收集针对的对象传入函数的实参
调用函数时，如果实参是元组，列表或者字典，通过在实参前面加入星号，可以自动把元素进行隔开，然后再转入给函数进行处理
举一个小栗子
本期，我们详细学习了参数几种类型，为后面我们学习函数，打好基础。
实践是检验真理的过程，大家多动手练习练习，会有不一样的奇妙旅程~
好呐，以上是本期内容，欢迎大佬们评论区指正~
一、函数的定义
函数是指将一组语句的集合通过一个名字（函数名）封装起来，想要执行这个函数，只需要调用函数名即可
特性：
减少重复代码
使程序变得可扩展
使程序变得易维护
二、函数的参数
2.1、形参和实参数
形参，调用时才会存在的值
实惨，实际存在的值
2.2、默认参数
定义：当不输入参数值会有一个默认的值，默认参数要放到最后
2.3、 关键参数
定义： 正常情况下，给函数传参数要安装顺序，不想按顺序可以用关键参数，只需要指定参数名即可，（指定了参数名的就叫关键参数），但是要求是关键参数必须放在位置参数（以位置顺序确定对应的参数）之后
2.4、非固定参数
定义： 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数，就可以使用非固定参数
# 通过元组形式传递
# 通过列表形式传递
# 字典形式（通过k,value的方式传递）
# 通过变量的方式传递
三、函数的返回值
作用：
返回函数执行结果，如果没有设置，默认返回None
终止函数运行，函数遇到return终止函数
四、变量的作用域
全局变量和局部变量
在函数中定义的变量叫局部变量，在程序中一开始定义的变量叫全局变量
全局变量作用域整个程序，局部变量作用域是定义该变量的函数
当全局变量与局部变量同名是，在定义局部变量的函数内，局部变量起作用，其他地方全局变量起作用
同级的局部变量不能互相调用
想要函数里边的变量设置成全局变量，可用global进行设置
五、特殊函数
5.1、嵌套函数
定义： 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数
提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用，意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用，依次内推
匿名函数
基于Lambda定义的函数格式为： lambda 参数:函数体
参数，支持任意参数。
匿名函数适用于简单的业务处理，可以快速并简单的创建函数。
# 与三元运算结合
5.3、高阶函数
定义：变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件，即是高阶函数
接收一个或多个函数作为输入
return返回另一个函数
5.4、递归函数
定义:一个函数可以调用其他函数，如果一个函数调用自己本身，这个函数就称为递归函数
在默认情况下Python最多能递归1000次，（这样设计师是为了防止被内存被撑死）可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改
递归实现过程是先一层一层的进，然后在一层一层的出来
必须有一个明确的条件结束，要不然就是一个死循环了
每次进入更深层次，问题规模都应该有所减少
递归执行效率不高，递归层次过多会导致站溢出
# 计算4的阶乘 4x3x2x1
# 打印数字从1-100
5.5、闭包现象
定义:内层函数调用外层函数的变量，并且内存函数被返回到外边去了
闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域
没看明白你的意思。是想改变变量name吗？什么叫输入x，输出x，那不等于什么都没干么。说详细点。如果是想改变name变量：
x='abc'
def change():
global x
x='def'