实际工作生活中，我曾见到不少初学者编写的 Python 程序，他们长达几百行的代码中，却没有一个函数，通通按顺序堆到一块儿，不仅让人读起来费时费力，往往也是错误连连。
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一个规范的值得借鉴的 Python 程序，除非代码量很少（比如 10 行、20 行以下），基本都应该由多个函数组成，这样的代码才更加模块化、规范化。
函数是 Python 程序中不可或缺的一部分。事实上，在前面的学习中，我们已经用到了很多 Python 的内置函数，比如 sorted() 表示对一个集合序列排序，len() 表示返回一个集合序列的长度大小等等。这节课，我们主要来学习 Python 的自定义函数。
1. 函数基础
那么，到底什么是函数，如何在 Python 程序中定义函数呢？
说白了，函数就是为了实现某一功能的代码段，只要写好以后，就可以重复利用。我们先来看下面一个简单的例子:
def my_func(message): print('Got a message: {}'.format(message)) # 调用函数 my_func() my_func('Hello World') # 输出 Got a message: Hello World
其中：
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def 是函数的声明；
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my_func 是函数的名称；
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括号里面的 message 则是函数的参数；
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而 print 那行则是函数的主体部分，可以执行相应的语句；
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在函数最后，你可以返回调用结果（return 或 yield），也可以不返回。
总结一下，大概是下面的这种形式：
def name(param1, param2, ..., paramN): statements return/yield value # optional
和其他需要编译的语言（比如 C 语言）不一样的是，def 是可执行语句，这意味着函数直到被调用前，都是不存在的。当程序调用函数时，def 语句才会创建一个新的函数对象，并赋予其名字。
我们一起来看几个例子，加深你对函数的印象:
def my_sum(a, b): return a + b result = my_sum(3, 5) print(result) # 输出 8
这里，我们定义了 my_sum() 这个函数，它有两个参数 a 和 b，作用是相加；随后，调用 my_sum() 函数，分别把 3 和 5 赋于 a 和 b；最后，返回其相加的值，赋于变量 result，并输出得到 8。
再来看一个例子：
def find_largest_element(l): if not isinstance(l, list): print('input is not type of list') return if len(l) == 0: print('empty input') return largest_element = l[0] for item in l: if item > largest_element: largest_element = item print('largest element is: {}'.format(largest_element)) find_largest_element([8, 1,-3, 2, 0]) # 输出 largest element is: 8
这个例子中，我们定义了函数 find_largest_element，作用是遍历输入的列表，找出最大的值并打印。因此，当我们调用它，并传递列表[8, 1, -3, 2, 0]作为参数时，程序就会输出 largest element is: 8。
需要注意，主程序调用函数时，必须保证这个函数此前已经定义过，不然就会报错，比如：
my_func('hello world') def my_func(message): print('Got a message: {}'.format(message)) # 输出 NameError: name 'my_func' is not defined
但是，如果我们在函数内部调用其他函数，函数间哪个声明在前、哪个在后就无所谓，因为 def 是可执行语句，函数在调用之前都不存在，我们只需保证调用时，所需的函数都已经声明定义：
def my_func(message): my_sub_func(message) # 调用my_sub_func()在其声明之前不影响程序执行 def my_sub_func(message): print('Got a message: {}'.format(message)) my_func('hello world') # 输出 Got a message: hello world
另外，Python 函数的参数可以设定默认值，比如下面这样的写法：
def func(param = 0): ...
这样，在调用函数 func()时，如果参数 param没有传入，则参数默认为 0；而如果传入了参数 param，其就会覆盖默认值。
前面说过，Python 和其他语言相比的一大特点是，Python 是 dynamically typed 的，可以接受任何数据类型（整型，浮点，字符串等等）。对函数参数来说，这一点同样适用。比如还是刚刚的 my_sum 函数，我们也可以把列表作为参数来传递，表示将两个列表相连接：
print(my_sum([1, 2], [3, 4])) # 输出 [1, 2, 3, 4]
同样，也可以把字符串作为参数传递，表示字符串的合并拼接：
print(my_sum('hello ', 'world')) # 输出 hello world
当然，如果两个参数的数据类型不同，比如一个是列表、一个是字符串，两者无法相加，那就会报错：
print(my_sum([1, 2], 'hello')) TypeError: can only concatenate list (not "str") to list
我们可以看到，Python 不用考虑输入的数据类型，而是将其交给具体的代码去判断执行，同样的一个函数（比如这边的相加函数 my_sum()），可以同时应用在整型、列表、字符串等等的操作中。
在编程语言中，我们把这种行为称为多态。这也是 Python 和其他语言，比如 Java、C 等很大的一个不同点。当然，Python 这种方便的特性，在实际使用中也会带来诸多问题。因此，必要时请你在开头加上数据的类型检查。
Python 函数的另一大特性，是 Python 支持函数的嵌套。所谓的函数嵌套，就是指函数里面又有函数，比如：
def f1(): print('hello') def f2(): print('world') f2() f1() # 输出 hello world
其实，函数的嵌套，主要有下面两个方面的作用。
第一，函数的嵌套能够保证内部函数的隐私。内部函数只能被外部函数所调用和访问，不会暴露在全局作用域，因此，如果你的函数内部有一些隐私数据（比如数据库的用户、密码等），不想暴露在外，那你就可以使用函数的的嵌套，将其封装在内部函数中，只通过外部函数来访问。比如：
def connect_DB(): def get_DB_configuration(): ... return host, username, password conn = connector.connect(get_DB_configuration()) return conn
这里的函数 get_DB_configuration，便是内部函数，它无法在 connect_DB() 函数以外被单独调用。也就是说，下面这样的外部直接调用是错误的：
get_DB_configuration() # 输出 NameError: name 'get_DB_configuration' is not defined
我们只能通过调用外部函数 connect_DB() 来访问它，这样一来，程序的安全性便有了很大的提高。
第二，合理的使用函数嵌套，能够提高程序的运行效率。我们来看下面这个例子：
def factorial(input): # validation check if not isinstance(input, int): raise Exception('input must be an integer.') if input < 0: raise Exception('input must be greater or equal to 0' ) ... def inner_factorial(input): if input <= 1: return 1 return input * inner_factorial(input-1) return inner_factorial(input) print(factorial(5))
这里，我们使用递归的方式计算一个数的阶乘。因为在计算之前，需要检查输入是否合法，所以我写成了函数嵌套的形式，这样一来，输入是否合法就只用检查一次。而如果我们不使用函数嵌套，那么每调用一次递归便会检查一次，这是没有必要的，也会降低程序的运行效率。
实际工作中，如果你遇到相似的情况，输入检查不是很快，还会耗费一定的资源，那么运用函数的嵌套就十分必要了。
