定义函数

math

导入math后可以使用sin cos等数学公式进行计算

import math

def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

1.定义函数时，需要确定函数名和参数个数；
2.如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查；
3.函数体内部可以用return随时返回函数结果；
4.函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。
5.函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。

练习

请定义一个函数quadratic(a, b, c)，接收3个参数，返回一元二次方程 ax^2+bx+c=0ax
2+bx+c=0 的两个解

import math
def quadratic(a,b,c):
   L =[a,b,c]
   for i in L:
      if not isinstance(i,(float,int)):
         print('数据类型有误')
   delta=b*b-4*a*c
   if delta<0:
      print('无解')
      return
   else:
      x1 = (0 - b + math.sqrt(delta)) / (2* a)
      x2 = (0 - b - math.sqrt(delta)) / (2 * a)
      return x1,x2

函数的参数

位置参数
默认参数（默认参数必须指向不变对象）
可变参数（可变参数就是指传入的参数个数是可变的）

def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

关键字参数使用*kw命名参数
命名关键字参数使用分割关键字参数
例如：

def login(name,stu,*,city,job):
    print(name,stu,city,job)

参数组合：在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。
默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！
要注意定义可变参数和关键字参数的语法：
args是可变参数，args接收的是一个tuple；
*kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：
可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过args传入：func((1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过kw传入：func({'a': 1, 'b': 2})。
使用args和*kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。
命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。
定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数。

递归

递归的实现是根据栈的数据结构实现的，每当进入一个函数调用，就增加一个栈帧，当函数返回时，就减少一个栈帧，由于栈不是无限大的，所以很容易造成内存泄漏。
为了防止发生内存泄漏，就要采用尾递归的方式，在函数返回的时候调用自己本身
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。

练习

汉诺塔

请编写move(n, a, b, c)函数，它接收参数n，表示3个柱子A、B、C中第1个柱子A的盘子数量，然后打印出把所有盘子从A借助B移动到C的方法
def move(n,a,b,c):
    if n==1:
        print(a,'-->',c)
    else: 
        return move(n-1,a,c,b)
        return(1,a,b,c)
        return(n-1,b,a,c)
move(4,A.B.C)