1：py内置函数
首先py有一个和c语言一样的内置函数abs（）使用和c语言一样
还有max和min，和c语言稍微有点区别，因为他的维数可以是多个，即你可以比较多个值的最大最小值，而且可以double和int一起比较
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：
这个和c语言稍有不同，c语言如果（int）‘a’会变成ascll码， 这个py的强转就会报错，py的强转感觉更加智能，两种转化各有不同，看代码应该就能理解了
>>> int('123')
123
>>> int(12.34)
12
>>> float('12.34')
12.34
>>> str(1.23)
'1.23'
>>> str(100)
'100'
>>> bool(1)
True
>>> bool('')
False
log()函数(来源：https://www.jb51.net/article/66130.htm）
log()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，通过静态对象调用该方法。
import math
math.log( x )
注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。
参数
x – 这是一个数值表达式。
返回值:此方法返回x的自然对数，对于x>0。例子
下面的例子显示了log()方法的用法。
#!/usr/bin/python
import math # This will import math module
print "math.log(100.12) : ", math.log(100.12)
print "math.log(100.72) : ", math.log(100.72)
print "math.log(119L) : ", math.log(119L)
print "math.log(math.pi) : ", math.log(math.pi)
当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：
math.log(100.12) : 4.60636946656
math.log(100.72) : 4.61234438974
math.log(119L) : 4.77912349311
math.log(math.pi) : 1.14472988585
另外，可以通过log(x[, base])来设置底数，如 log(x, 10) 表示以10为底的对数。
定义函数
定义函数py不要写返回类型（显然因为他是动态语言），看下面的模板应该就懂了，前面写个def其他的和c语言没什么不同
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
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。类似于c语言的return ；
本质和c语言类似
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
pass语句什么都不做，那有什么用？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。如果是c语言就不会，因为c语言可以直接打一个大括号就行了，感觉pass在py中还是有比较重要的作用的。
c语言的函数只能传回一个参数，但是py可以看起来传回多个参数
函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的坐标：
import math
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
import math语句表示导入math包，并允许后续代码引用math包里的sin、cos等函数。
然后，我们就可以同时获得返回值：
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(x, y)
151.96152422706632 70.0
但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r)
(151.96152422706632, 70.0)
原来返回值是一个tuple！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。
函数参数
有很多传参的方法，但是我感觉在写题目时意义不大，只是粗略的看了一下，感觉用c语言的那个传参就行了（py是真的传参方法多
以后要用到的时候再去详细的学习一下
递归
和c语言基本一样，了解一下尾递归，感觉和递归没什么区别，区别就是他的return 直接是自己的函数没有乘什么东西
解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。
上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式，所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式，需要多一点代码，主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中：
def fact(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
可以看到，return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身，num - 1和num * product在函数调用前就会被计算，不影响函数调用。