函数的参数是参数暴露给外部的接口，向函数传递参数，可以控制函数的流程，函数可以0个、1个或多个参数;在Python中向函数传参，使用的是赋值方式。

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　　一，传递参数

　　参数是通过赋值来传递的，传递参数的特点是：

　　参数的传递是通过自动把对象赋值给函数的本地变量名来实现的，

　　在函数内部的变量名的赋值不会影响调用者，在函数运行时，在函数头部的参数名是一个新的、本地的变量名，这个变量名的作用域是在函数的本地作用域内。

　　改变函数的可变对象参数的值，会修改原始对象的值。

　　当通过赋值方式，把可变对象的引用传递给函数时，在函数内部对参数进行修改，在函数外部可以看到修改。

　　例如，列表是一个可变对象，当把列表 a 传递给 changer函数时，函数向列表末尾添加一个字符a，当函数调用结束时，列表末尾被修改。

　　>>> def changer(x):

　　... x.append('a')

　　...

　　>>> a=[1,2,3]

　　>>> changer(a)

　　>>> a

　　[1, 2, 3, 'a']

　　这是由于可变对象是通过指针进行传递的，当把列表的引用传递给参数时，函数直接在原处修改对象。

　　也可以通过向参数传递拷贝的方式，使得函数无法修改原始的对象。

　　changer(a[:])

　　changer(a.copy())

　　二，参数匹配模型

　　不管使用何种参数的匹配模型，参数总是通过赋值进行传递的。

　　在默认情况下，参数是通过其位置进行匹配的，从左向右，而且必须精确地传递和函数头部参数名一样多的参数。还能够通过参数名匹配，默认参数名，以及对于额外参数的容器来进行传参。

　　1，位置匹配

　　一般情况下，参数是通过位置从左至右进行匹配，把参数传递给函数头部的参数名称。

　　例如，定义函数func，包含三个参数，那么必须使用三个参数传值进行调用：

　　def func(a,b,c):

　　调用的格式是，按照顺序把值写在括号中，Python按照位置匹配参数，把1赋值给a，把2赋值给b，把3赋值给c：

　　func(1,2,3)

　　2，关键字匹配

　　调用者使用arg_name=value的方式，通过在调用时使用参数的变量名进行匹配。

　　例如，定义参数func，包含三个参数，那么必须使用三个参数传值进行调用：

　　def func(x,y,z):

　　使用关键字调用的格式是：按照 arg=named的方式进行匹配，可以不按照位置：

　　func(y=2, x=1, z=3)

　　在调用函数时，Python按照参数名进行匹配，把2传递给参数y，把1传递给参数x，把3传递给参数z。

　　也可以混合使用位置匹配和关键字匹配，例如，下面的函数调用：

　　func(1,z=3,y=2)

　　基于位置的匹配参数，首先按照从左至右的顺序匹配前面的参数，之后，再按照基于变量名进行关键字匹配。

　　3，默认参数

　　在定义函数时，可以为函数的参数赋值，这就是参数的默认值。当没有为该参数传值时，参数值使用默认值。

　　例如，定义一个函数，包含三个参数，x、y和z，其中参数z有默认值1：

　　def func(x,y,z=1):

　　当调用这个函数，必须为参数x和y传值，无论是通过位置匹配还是关键字匹配来实现都可以。然而，参数z的传值是可选的。如果不为z传值，那么z使用默认值;如果为z传值，那么z使用传递的值。

　　func(2,3)

　　4，可变长参数列表

　　可变参数用于收集任意多个基于位置或关键字的参数，在函数定义时，如果参数名前带一个*号，那么该参数收集的是基于位置的传值;如果参数名前带两个*号(**arg)，那么该参数收集的是基于关键字(arg=value)的传值。

　　def func(*args)

　　def func(**dict)

　　这两种方式的不同点是，*args方式是把任意多个传值封装成元组(arg1,arg2)，而**dict是把任意多个 arg=value 封装成字典{arg：value}，字典的key是参数名，字典key对应的值是参数的值。

　　例如，定义函数foo，包含一个位置匹配参数，1个可变的位置匹配参数，1个可变的关键字匹配参数：

　　def foo(a,*b,**c):

　　在调用函数时，首先按照位置匹配，把1传递给参数a，把元组(2,3)传递给参数b，把字典{x:1,y:2}传递给参数c：

　　foo(1,2,3,x=1,y=2)

　　5，只能使用关键字参数

　　参数必须按照名称传值，在函数定义时，参数必须在调用中按照关键字进行传值：

　　def func(*,arg=value)

　　从语法上来讲，keyword-only参数编码为关键字参数，出现在参数列表的*args之后，所有这些参数都必须在调用中使用关键字语法来传值。

　　def foo(a,*b,c):

　　在调用foo函数时，参数a可以按照位置和关键字来传值，参数b接收按照其余的按照位置来传值的变量，参数c必须按照关键字来传值：

　　foo(1,2,'a',3,c='key')

　　也可以在参数列表中使用一个*字符，来表示一个函数不会接受一个可变的参数列表，而是仍然期待跟在*后面的所有参数都作为关键字匹配。

　　例如，定义函数foo，只接受3个参数，不接受可变长度的参数列表：

　　def foo(a,*,b,c):

　　在调用时，参数a可以按照位置和关键字来传值，参数b和c必须按照关键字来传值：

　　foo(1,b='x',c=2)

　　三，lambda表达式

　　除了def语句之外，Python还提供了一种生成函数对象的表达式形式，lambda表达式。就像def语句一样，这个表达式创建了一个函数对象，但是它返回了一个函数，而不是把这个函数赋值给一个变量名。

　　lambda表达式的一般形式是关键字lambda，之后是一个或多个参数(与一个def头部内用括号括起来的参数列表极其类似)，紧跟一个冒号，之后是一个表达式：

　　lambda arg1,arg2,... argN: expression_using_args

　　lambda表达式的特性是：

　　lambda表达式返回的是函数对象;

　　lambda是一个表达式，而不是一个语句，作为一个表达式，lambda返回了一个值(一个新的函数)，可以选择性地赋值给一个变量名;

　　lambda的主体是一个单个的表达式，而不是一个代码块，这个表达式的结果作为函数的结果返回。

　　lambda只有一行表达式，只能用于创建简单的函数，而def 可以包含多条语句，用于处理复杂的任务。

　　对于简单的处理流程，既可以使用def，也可以用lambda来实现，例如：

　　def func(x,y,z): return x+y+z

　　func=lambda x,y,z: x+y+z

　　由于lambda表达式返回的是一个函数对象，因此，可以用于map()、filter()和reduce()函数中：

　　list(map((lambda x: x+3), range(0,5)))

　　list(filter((lambda x: x>2), range(0,5)))

　　from functools import reduce

　　reduce((lambda x,y: x+y),range(0,5))

　　reduce()函数对每对元素都应用函数，并运行到最后结果，上述reduce()函数的作用是把序列中的所有元素相加，等价的写法是：

　　x=list(range(0,5)]

　　res=x[0]

　　for i in x[1:] :

　　res+=i

　　四，函数的属性

　　可以向函数添加任意多个用户定义的属性，函数属性的格式是：函数名称.变量名

　　例如，向函数func中添加state属性：

　　def func():

　　func.state='begin'

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