在有Java基础上学Python（下）

函数

Python也有关于函数的概念，官方文档可以查看一些官方函数，也可以在命令行通过help(函数名),查看函数的帮助信息

求绝对值的函数abs
>>> abs(100)
100
>>> abs(-20)
20
>>> abs(12.34)
12.34

注意调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError错误，并且会提示

>>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

也可以自己定义函数，在python中，定义函数要使用def语句，依次写出函数名，括号，括号中的参数和冒号：，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

print(my_abs(-99))

空函数
def nop():
    pass

isinstance()函数可以对参数类型做检查，只允许整数和浮点型类型的参数
def my_abs(x):
    if not isinstance(x, (int, float)):
        raise TypeError('bad operand type')
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x
如果添加了参数检查之后，如果传入错误的参数类型，函数就会抛出一个异常
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type

注意使用递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰，理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰，所以注意防止栈溢出，在计算机中，函数调用是通过栈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。

而解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，实际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。尾递归，是指在函数返回时，调用自身本身，而且，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。

map/reduce

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回

def f(x):
return x

>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

reduce是将一个函数作用在一个序列上，这个函数必须接收两个函数，reduce把结果和序列的下一个元素做积累计算，其效果就是

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

B比如说一个序列求和，就可以用reduce实现

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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filter

filter函数入参接收一个函数和一个序列，根据返回值是true还是false，决定来保留还是丢弃该元素
在list中，删掉偶数，只保留奇数

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

后面关于io以及线程，内容基本一样，不做过多深入