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函数的作用意义
方便代码重用；分解任务简化程序逻辑；使代码更加模块化
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函数的定义
def 函数名(参数1,参数2,.....):
函数体
注意缩进
Python中使用缩进标注同一代码块
*参数，表示函数以元组的形式接受传进来的数据
**参数，表示函数以字典的形式接受传进来的数据
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参数的拆包与装包
拆包：将集合参数分解成单独的个体，称为拆包；
装包：将传递进来的参数包装成一个集合，称为装包；
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函数的返回值
return 你要返回的值
如果要返回多个元素，需要将其包装成一个集合，或者元组，或者字典，返回后进行拆包就可以了；
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偏函数
概念：很多多参数函数大多数场景下大部分的参数可能不要改变，为了简便操作，我们重新定义一个新函数，指定需要使用的函数的某个参数为某个固定的值，这个新函数就称为“偏函数”，下面代码中test2 就是test的偏函数；
def test(a,b,c,d):
return a+b+c+c
def test2(a,b,c,d = 2)
test(a,b,c,d)
test2(a,b,c)
#还可以使用系统函数来创建偏函数
import functools
test2 = functools.partial(test, d = 2)
test2(a,b,c)
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高阶函数
概念：当一个函数A的参数，就收的是另一个函数时，则把这个函数A称为是“高阶函数”,比如下图中的sorted函数接受了getkey这个函数为参数，那么sorted就是高阶函数；
l =[{"a":"aa", "b":24},{"a":"ab", "b":21},{"a":"ba", "b":64}]
def getkey(x):
return x["a"]
sorted(l, key = getkey)
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返回函数
概念：函数内部的返回值是另外一个函数；
def f(flag):
def f1(a,b,c)
return a+b+c
def f2(a,d,c)
return a-b+c
if flag == "+"
return f1
else
return f2
result = f("+")
num = result(1,2,3)
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匿名函数
概念：没有名字的函数；
语法：lambda 参数1,参数2,…:执行语句（执行语句只能有一句）
#使用方法一：
res = (lambda x,y : x+y)(1,2)
print(res)
#使用方法二：
newFunc = lambda x,y : x+y
res = newFunc(1,2)
print(res)
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闭包
概念：函数嵌套的基础上，内层函数以及内层函数引用的外层变量整体称为“闭包”,下面案例中，inFunc(a,b)函数整体使用了外部函数的参数/变量，那么它整体就称为“闭包”；
#案例1
def outFunc(a,b)
def inFunc(a,b)
print(a+b)
#案例2
def outFunc()
a = 10
def inFunc()
nonlocal a
print(a)
#注意事项
1.若要在闭包内修改外部变量，需要使用nonlocal声明，否则为新变量定义
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装饰器
概念：在函数名及函数体不改变的前提下，为函数附加一些额外的代码；装饰器是一种设计模式，只要满足在不修改原本函数的基础上，增加额外功能就可以称为装饰器；
在Python中可以直接在要装饰的函数之前使用“@”后面加上要装饰函数；
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生成器函数
概念：是一种特殊的迭代器（抽象层次更高）；生成器只会遍历一次；遇到return语句会抛出迭代器停止异常；
创建方式：
1.把列表推导式的[]换成()：l = (i for i in range(1,100) if i % 2 == 0)
for i in l:
print(i)
2.生成器函数：#函数中要包含yield语句
#函数执行的结果就是一个生成器
def test():
print("xxx")
for i in range(1, 100):
yield i
print(i, "+yield")
g = test()
print(next(g))
print(next(g))
产生数据的方式：
通过访问迭代器的方式访问数据，三种方式：next(生成器)， 生成器.-next-()和for in等三种方法；send(指定上一次挂起的yield语句的返回值)函数：
第一次调用时要传一个None进去；
相比于生成器.-next-()，send（参数）语句可以额外传递一个值给上一次操作被挂起的yield语句；关闭生成器：
生成器.close();
停止的原理是将生成器移动到最后一个来实现移动停止；