过程大于结果
3.1懒人炒菜机
什么是函数
函数是对封装理念的实践，它是集合的对应关系、数据的魔法盒子、语句的封装。
定义函数
使用def作为关键字来定义函数，后面跟着函数名(),无论是否有小括号都必须要有小括号。
函数定义中的参数并非真正的数据，称之为形参，在函数执行完毕后，形参的值会消失并没有保存。
return用于中止函数和返回特点值的，若没有规定return，则返回值默认为None。
def square_sum(a,b):
a = a**2
b = b**2
c = a + b
return c
调用函数
使用函数的过程称为调用函数。通过函数名来直接调用函数。
使用函数所传递的参数称为实参。
x = square_sum(3,4)
print(x) #结果为25
函数文档
函数可以封装代码，实现代码的复用。而函数文档则是对函数功能的说明，我们可以使用help()来查看函数文档。
对于python内置函数以及提前写好了说明文档可以直接查看，而对于我们自己定义的函数则需要自己写注释。
def square_sum(a,b):
""" return the square sum of two arguments"""
a = a**2
b = b**2
c = a + b
return c
>>>help(square_sum)
Help on function square_sum in module _main_:
square_sum(a,b)
return the square sum of two arguments
3.2参数传递
基本传参
一个参数则直接传递而多个参数会按照其位置进行传递。当然我们也可以使用键名来规定传递的参数顺序。
def print_argument(a,b,c):
"""print arguments according to their sequence""" #对函数功能进行说明
print(a,b,c)
print_arguments(1,3,5) #打印出1,3,5
print_arguments(c=5,b=3,a=1) #打印出1,3,5
但是不能先用关键字给参数赋值再使用位置赋值
print_arguments(c=5,1,b=3) #程序出错
包裹传参
利用元组或者字典进行随机参数传递。
元组是在参数名加来提醒python这是一个元组。
字典则是在参数名前面加*来提醒python这是一个字典。
def package_mix(*positions, **keywords):
print(positions)
print(keywords)
package_mix(1,2,3, a=7, b=8, c=9)
解包裹
实际上就是将一个元组或者字典传递给函数让其按顺序一个个输出。但是要注意解包裹和包裹传递并不是相反操作。
def unpackage(a,b,c):
print(a,b,c)
args = (1,3,4)
unpackage(*args) #结果为1 3 4
arg = {"a":1, "b":2, "c":3}
unpackage(**arg) #输出1 2 3
3.3 递归
高斯求和和数学归纳
高斯求和公式使用编程的方法来解决只要用一个循环就可以了。
sun = 0
for i in range (1, 101): #range()这样的写法表示从1到100的循环
sum = sum + i
print(sum) #输出结果为5050
而使用递归来解决高斯求和，代码如下：
def gaussian_sum(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n+gaussian_sum(n-1)
pritn(gaussian_sum(100)) #结果为5050
在递归中我们需要注意设置终止条件否则会造成死循环。在编写程序的时候我们只要注意初始条件。、终止条件以及衔接就可以了。
函数栈
栈是一种数据结构，是计算机存储数据的组织方式，其特点是“后进先出”。栈中的每一个元素成为帧。
递归其实就是先增长栈再消灭栈的过程。
变量的作用域
当主程序中有一个变量时，函数调用内部可以通过赋值的方法再创建一个同名变量，但是在函数中它会优先使用自己定义的那个变量，并且改变函数中定义的变量值主程序的变量并不随着改变。
def external_var():
info = "Vamei's Python"
print(info) #结果为“Vamei's Python”
info = "Hello World!"
external_var()
print(info) #结果为“Hello World!”
当然也有例外，对于数据容器来说，函数内部改变则会影响到外部。
b = [1,2,3]
def change_list(b)
b[0] = b[0] + 1
return b
print(change_list(b)) #输出[2,3,4]
print(b) #输出[2,3,4]
3.4引入那把宝剑
引入模块
在python中一个.py文件就是一个模块，我们可以在python中引入已经写好的模块，使的编程更加便捷。
比如：我们可以先写一个module_var.py文件，内容为：
text = "Hello World!"
在import_demo.py中，我们可以引入这一变量:
from module_var import text
print(text) #输出结果为“Hello world!”
搜索路径
我们在引入模块时，把库文件和应用文件放在同一个文件夹下面，python则会在自动在当前文件夹搜索它有引入的模块。
但python也会去其他地方寻找库：
（1）标准库的安装路径
（2）操作系统环境变量PYTHONPATH所包含的路径
我们还可以设置PYTHONPATH环境变量，在home文件夹下面的.bashrc文件中添加下面一行来改变PYTHONPATH：
export PYTHONPATH=/home/vamei/mylib:$PYTHONPATH #在原有PYTHONPATH 的基础上加上/home/vamei/mylib
3.5异常处理
恼人的bug
python中有三种错误：语法错误、运行时错误、语义错误
for i in range(10) #没有冒号，python不会运行，会提醒你有错误
print(i)
SyntaxError: invalid syntax
有些程序并没有语法错误但是只有在运行时编译器才会发现的错误被称为运行时错误。
a = [1,2,3]
pritn(a[3])
程序会中止报错：
IndexError: list index out of range
最后一种错误：可以正常运行编译器认为程序没有问题，但是其运行结果却不是你想要的结果，被称为语义错误，这种错误是最隐蔽的。
bundle = ["a", "b", "c"]
print(bundle[1])
Debug
修改程序缺陷的过程称为debug。
可以使用测试驱动开发，先写一个小程序再不断修改，增加其功能，在增加功能的过程中不断的修改错误。所以debug其实是你写出一个完美程序的必要步骤。
异常处理
对于运行时可能产生的错误，我们提前在程序中处理。这样做有两个可能的目的：一个是让程序中止前进行更多的操作，比如提供更多关于错误的信息。另一个则是让程序在犯错后依然进行下去。
其格式：
try:
...
except exception1:
...
except exception2:
...
else:
...
finally:
...
将有可能错误的语句包裹在try中若try中语句正常运行则except部分被跳过，若有错误则在except中寻找错误类型。try无错误时才运行else中的语句，有错误则不运行。finally无论是否有错误最后都会运行。
如果except后面没有参数，那么表示所有的exception都交给这段程序处理，如：
while True:
inputStr = input("please input a number:")
try:
num = float(inputStr)
print("Input number :", num)
print("result:", 10/num)
except:
print("Something Wrong. Try Again.")
我们还可以用raise关键字主动抛出异常
try:
print("请输入用户名：")
username = input(">>>:")
if username != "jone":
raise Exception("用户名错误")
print("请输入密码")
psw = input(">>>:")
if ( psw != "123456" ):
raise Exception("密码错误")
except Exception as e:
print(e)
安装第三模块
pip install numpy
