抽象和结构

本章将会介绍如何让将语句组织成函数，还会详细介绍参数（parameter）和作用域（scope）的概念，以及递归的概念及其在程序中的用途。

创建函数

函数可以调用，它执行某种行为，并返回某个值，可用内建的callable函数来判断函数是否可以调用

>>> import math
>>> x =
>>> y = math.sqrt
>>> callable(x)
False
>>> callable(y)
True#py 3.0中，callable不再可用，

创建一个函数：

>>> def fibs(num):
    result = [0,1]
    for i in range(num-2):
        result.append(result[-2]+result[-1])
    return result

>>> fibs(20)
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181]
>>> fibs(10)
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

记录函数
如果想要给函数写文档，让后面使用该函数的人能理解的话，可以加入注释，或者就是直接写上字符串（也叫做文档字符串），示例如下：
```
>>> def square(x):
    'log or description'
    return x*x

>>> square.__doc__
'log or description'
>>> square(3)
9
```

参数魔法

值从哪里来
保证函数在被提供给可接受参数的时候能正常工作就行。
写在def 语句中函数名后面的变量通常叫做函数的形式参数，而调用函数的时候提供的值是实际参数，或者称为参数。
参数能改变吗

关键字参数和默认值
目前为止我们所是用的参数都叫做：位置参数
使用参数名提供的参数叫做：关键字参数，它的主要作用在于可以明确每个参数的作用

>>> def hello_test(greeting='Hello',name='Python'):
    print '%s,%s!'%(greeting,name)

>>> hello_test()
Hello,Python!
>>> hello_test('test')
test,Python!
>>> hello_test('python','powerful')
python,powerful!

收集参数

 >>> def print_params(x,y,z=3,*pospar,**keypar):
     print x,y,z
     print pospar
     print keypar

 >>> print_params(1,2,3,7,8,9,foo=2,foo2='python')
 1 2 3
 (7, 8, 9)
 {'foo': 2, 'foo2': 'python'}
 >>> print_params(2,3)
 2 3 3
 ()
 {}

*号的意思就是“收集其余的位置参数”，一个星号的参数存储在一个tuple中，两个星号的参数存储在一个dict中。

反转过程

>>> def with_stars(**kwds):
    print kwds['name'],'is',kwds['age'],'years old'

>>> def without_stars(**kwds):
    print kwds['name'],'is',kwds['age'],'years old'

>>> args= {'name':'python','age':28}

>>> with_stars(**args)
python is 28 years old

>>> without_stars(**args)
python is 28 years old

在with_stars中，定义和调用函数时都使用了星号，而在without_stars中，两处都没有使用，但得到了相同的效果。
所以星号只在定义函数（允许使用不定数目的参数）或者调用（“分割”字典合作和序列）时才有用。

练习使用参数

def story(**kwds):
    return 'Once upon a time, there was a %(job)s called %(name)s.'%kwds

def power(x,y,*others):
    if others:
        print 'Received redundant parameters:',others
    return pow(x,y)

def interval(start,stop=None,step=1):
    'Imitates range() for step >0'
    if stop is None:
        start,stop = 0,start
    result = []
    i =start
    while i<stop:
        result.append(i)
        i +=step
    return result

运行结果如下：

>>> print story(job='King',name='Gumby')
Once upon a time, there was a King called Gumby.>>> print story(name='Sir Robin',job='brave knight')
Once upon a time, there was a brave knight called Sir Robin.
>>> params = {'job':'language','name':'Python'}
>>> print story(**params)
Once upon a time, there was a language called Python.
>>> del params['job']
>>> print story(job='stroke of genius',**params)
Once upon a time, there was a stroke of genius called Python.

>>> params = (5,)*2
>>> power(*params)
3125
>>> power(3,3,'Hello, python')
Received redundant parameters: ('Hello, python',)
27
>>> interval(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> interval(1,5)
[1, 2, 3, 4]
>>> interval(3,12,4)
[3, 7, 11]
>>> power(*interval(3,7))
#interval(3,7)返回了(3,4,5,6),然后单星号分裂成元组（3,4）和（5,6），所以执行了3的4次方，而（5,6）则是返回的Others
Received redundant parameters: (5, 6)
81

作用域

函数内的变量被称为局部变量（local variable）
函数内部引用全局变量：

>>> def combine(parameter):
    print parameter + globals()['parameter']

>>> parameter = "berry"
>>> combine('Shrub')
Shrubberry

重新绑定全局变量

>>> x = 1
>>> def change_global():
    global x
    x = x+1
    return x

>>> change_global()
2
>>> x
2

递归

递归，简单来说就是引用自身的意思
有用的递归函数包含以下几部分：
①当函数直接返回值时有基本实例（最小可能性问题）；
②递归实例，包括一个或者多个问题最小部分的递归调用

递归实例：阶乘和幂
阶乘实例：

>>> def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n*factorial(n-1)

>>> factorial(5)
120

求幂实例：

>>> def power(x,n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return x*power(x,n-1)

>>> power(2,5)
32

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