1. 什么是函数
函数（function），一词来源于数学，但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很大不同的，可以理解为是一组实现特定功能的编码。编程中的函数在不同语言中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中只有function，在Java里面叫做method。
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
2. 函数的特性
- 减少重复代码
- 使程序变的可扩展
- 使程序变得易维护
3. 函数的定义及调用
你可以定义一个自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
- 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。
- 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
- 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
- 函数内容以冒号起始，并且缩进。
- Return[expression]结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
def functionname( parameters ): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]
定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
函数调用直接使用函数名加参数即可：“functionname(parameters)”
4. 函数返回值（return）
要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回
注意:
- 函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
- 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
5. 函数的参数
形参：变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量
实参：可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值
a. 必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
b. 关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
c. 默认参数
调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。
d. 不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *args ): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]
还有一种形式，**kwargs，会把多传入的参数变成一个dict形式
def functionname([formal_args,] *args，**kwargs ): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]
6. 变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：
- 全局变量
- 局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。
全局与局部变量
7. 匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
- lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
- lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
- lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
- 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
lambda不需要显式指定
用途，搭配使用：
8. 空函数
空函数就是在程序设计之初，分割程序功能时用来占位的，空函数什么也不做，在具体设计时，在其内编写代码。
def function_name():
pass
9. 嵌套函数
10. 递归函数
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
递归特性:
- 必须有一个明确的结束条件
- 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
- 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
二分法查找列表数据：
#二分法查找数据 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35] def search(num, data): #传入查找值和查找的列表 if len(data) > 1: #当列表的长度大于1时，即列表中最少有2个元素 mid_index = int(len(data)/2) #列表中间索引 mid_value = data[mid_index] #列表中间值 if num > mid_value: #当查找的值大于列表中间值时，继续在该列表右半部分查找 data = data[mid_index:] search(num, data) elif num < mid_value: #当查找的值小于列表中间值时，继续在该列表左半部分查找 data = data[:mid_index] search(num, data) else: print('Find it') return elif num == data[0]: #当列表长度为1时，直接判断查找值是否与列表中的唯一元素是否相等 print('Find it') else: print('Not exist') #实例1：查找存在值 search(12, data) #实例2：查找不存在的值 search(19, data)
11. 高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
12. 内置函数
Python解释器内建好的函数，可以通过函数名直接调用
13. 函数式编程
函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。
定义：
简单说，"函数式编程"是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。
主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。举例来说，现在有这样一个数学表达式：
(1 + 2) * 3 - 4
传统的过程式编程，可能这样写：
var a = 1 + 2; var b = a * 3; var c = b - 4;
函数式编程要求使用函数，我们可以把运算过程定义为不同的函数，然后写成下面这样：
var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);
这段代码再演进以下，可以变成这样:
add(1,2).multiply(3).subtract(4)
这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它的意思吧：
merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")
参考资料：