一、面向对象：将客观世界的事物抽象成计算机中的数据结构

   类：用class定义，这是当前编程的重点范式，以后会单独介绍。

二、函数编程：逻辑结构化和过程化的一种编程方法

   1、函数-->用def定义
   2、好处：
      a、重用逻辑
      b、保持一致性：改一个地方，其他调用的地方都会改
      c、可扩展性
      注意：可复用的逻辑一定要用函数写
   3、函数的返回值：
      a、返回多个值，Python会将多个值装到元组中返回
      b、返回1个值，则返回一个object
      c、无返回值，则Python默认返回None

三、函数的参数:

　　1、实参：即实际参数，是在调用时传递给函数的参数，必须具有确定的值， 以便把这些值传送给形参。 因此应预先用赋值，输入等办法使实参获得确定值。      
　　2、形参：即形式参数，形参是函数被调用时用于接收实参值的变量。
　　3、位置参数，与形参的位置一对一对应，比如:test(4,5)
　　4、关键字参数，无需位置一对一对应，比如:test(x,y),调用的时候也可以写成test(y=5,x=4)，因为有指定关键词，所以无需按顺序写
　　5、位置和关键词调用混合时：关键词参数不能写在位置参数前面，比如：

　　　　def test(x, y, z):
    　　　　print("%d %d %d" % (x, y, z))
　　　　x = 1
　　　　y = 2
　　　　z = 3
　　　　test(x, y, z) # 按位置赋值
　　　　test(1, 2, 3) # 按位置赋值
　　　　test(3, z=6, y=2) # 按关键词赋值
　　　　test(1, y=2, z=3)  # 如果写成test(1, y=2,3) 直接就报错了，关键词参数不能写在位置参数前面


  6、默认参数：直接在形参位置赋值，作用是为函数定义一些初始默认值，省去设置麻烦，注意：定义时默认参数不能在位置参数前面
　　
　　
　　　　def test2(x, y, z=1): # 如果写成 def test2(x,z=1,y )就会报错，默认参数不能在位置参数前面

　　　　　　pass

  7、*args：将所有位置参数传给函数并转换成元组，不接收关键词参数
  8、**args：将所有关键词参数传递给函数并且转换成字典，不接收位置参数

　　　　def test2(yy, ii=1, *args, **kwargs):
    　　　　print("yy", yy)  # yy是位置参数
    　　　　print("ii", ii)  # ii是默认参数
   　　　　 print("args", args)  # args将接收所有位置参数
    　　　　print("kwargs", kwargs)  # kwargs接收所有关键词参数


　　　　# 位置参数传入，其他参数都可以不传
　　　　test2(100)
　　　　# 关键词参数，可以调换顺序
　　　　test2(ii=100, yy=100)
　　　　# 位置参数先按位置对应传入，(3,4,5,6,7,8将被当成元组处理被args接收)
　　　　test2(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
　　　　# 位置参数先按位置对应传入，剩下的位置参数被args接受当成元组处理，剩下的关键词参数被kwargs当成字典处理
　　　　test2(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, arg=10, name='tangwei')

四、局部变量和全局变量

　　1、局部变量：只在函数内部其作用，修改值不影响函数外面相同变量名的值
　　2、全局变量：在整个文件都起作用，如果函数内部要修改其值需要用到global关键字，但最好不要这样做，不然值被哪个方法修改的就不能确定。
　　3、就近寻找原则：如果全局和局部变量同名，那么函数内使用局部变量，函数外用全局变量。
　　

　　　　name = "chenmeifan"
　　　　hobby = ["computer", 'read', "game"]
　　　　ii = 100


　　　　def test(name1, ii1):
    　　　　global name
    　　　　global ii
    
    　　　　name = name1  # 修改全局变量的值
    　　　　ii = ii1  # 修改全局变量的值，虽然这个ii与全局变量ii同名，但是依然可以赋值成功
    　　　　hobby[0] = "shopping"  # 修改全局变量的值
    　　　　print("test...1", name, ii)


　　　　name = "tangwei"
　　　　print("test...2", test(name, 1000))
　　　　print("test...3", hobby)

五、递归函数：调用自己的函数就是递归函数

  1、必须要有一个退出条件，不然就死循环，最大递归层数999次
  2、效率不高，递归层次太多会导致栈溢出。
  3、每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少。

　　def test3(n):
    　　if n <= 0:
        return
    　　n -= 1
    　　print("n...",n)
    　　test3(n)
　　test3(10)

六、匿名函数：没有给函数取名的函数
　　cou = lambda x:x*3

　　print(cou(3))