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Python 函数
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函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号起始，并且缩进。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
语法
def functionname( parameters ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
实例
以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。
实例(Python 2.0+)
def printme( str ): "打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。
如下实例调用了printme（）函数：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果：
我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数
参数传递
在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递：
不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。
可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。
python 传不可变对象实例
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2
实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。
传可变对象实例
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist
实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in module
printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")
以上实例输出结果：
My string
下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )
以上实例输出结果：
Name: mikiAge 50
默认参数
调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )
以上实例输出结果：
Name: mikiAge 50Name: mikiAge 35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple: print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果：
输出:10输出:706050
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
以上实例输出结果：
相加后的值为 : 30相加后的值为 : 40
return 语句
return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): # 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )
以上实例输出结果：
函数内 : 30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：
全局变量
局部变量
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果：
函数内是局部变量 : 30函数外是全局变量 : 0
这部分同pandas的gorupby函数基本相同，实现对数据的分组归类等等。
split·将数据分为多个独立的组。
apply·对各个组进行操作。
combine·将各个组合并为一个数据对象。
创建一个dataset
我对官网的例子加以修改以便更好的理解。
解释下数据结构，创建了一个二维数据u(lat, lon)，坐标数据为latitude 和country ，强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray，分不清的可以再看看本系列的第一篇文章。坐标数据不等于u的坐标。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展。
我们可以这样理解，对于纬度的分类，我们可以按纬度的大小分，也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ； 我们也可以对纬度所在的国家分，"country": ("x", list("abba") ，那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便。
下边我们进行分组：
说明第0和第4个数是国家a的，第2和第3是国家b的。
.groups换成.mean() 则就是对分组求平均，以此类推。
必须添加一个list才可以将其分类结果打印出来。直接打印DatasetGroupBy object是不能输出结果的。
那么针对经纬度的坐标的分组怎么实现呢，比如说选出区间在多少到多少之间的？
.groupby_bins() 函数可以解决这一问题。
还是这个数据，"latitude": [10, 20, 30, 40]
那我们想以25为界，分为两组，0-25，25-50
在进行了分组后，要对各个分组进行计算。
我们先从dataset 中取出 u 这个dataarray
比如是实现前边提到的按国家进行数据平均,或者标准化
也可以通过map()函数使用一些自定义的函数，比如说标准化，
这个用法是官方提供的，但是我的Xarray版本过低，还不支持这种用法(Xarray会定期更新，以至于可能我介绍过的一些方法有了更简便的操作，大家可以在评论区留言)。
强调一句，Xarray官方的更新是比较快的，很可能我写在这里的函数官方又给出了更新的版本，但是我没办法做到时刻与官方最新同步，所以如果遇到问题，最好的解决办法还是去查阅官方文档的对应部分。
python 语言概述
python 语言的发展
python 语言诞生于 1990 年, 由 Guide van Rossum 设计并领导开发.
python 语言是开源项目的优秀代表, 其解释器的全部代码都是开源的.
编写 Hello 程序
学习编程语言有一个惯例, 即运行最简单的 Hello 程序, 该程序功能是在屏幕上打印输出 "Hello World". 程序虽小, 但却是初学者接触编程语言的第一步. 使用 python 语言编写 Hello 程序只有一行代码, 如下;
print ("Hello World")
python 语言的特点
python 语言是一种被广泛应用的高级通用脚本编程语言.
1, 语法简洁: 实现相同功能, python 语言的代码行数仅相当于其他语言的 1/10-1/5.
2, 与平台无关: 作为脚本语言, python 程序可以在任何安装解释器的计算机环境中执行, 因此, 用该语言编程的程序可以不经修改的实现跨平台运行.
3, 粘性扩展: python 语言具有优异的扩展性, 体现在它可以集成 C,C++,Java 等语言编写的代码, 通过接口和函数库等方式将他们 "粘起来". 此外, python 语言本身提供了良好的语法和执行扩展接口, 能够整合各类程序代码.
4, 开源理念: 对于高级程序员, python 语言开源的解释器和函数库具有强大的吸引力, 更重要的, python 语言倡导的开源软件理念为该语言发展奠定了坚实的群众基础.
5, 通用灵活: python 语言是一个通用编程语言, 可用于编写各领域的应用程序, 这为该语法提供了广阔的应用空间. 几乎各类应用, 从科学计算, 数据处理到人工智能, 机器人, python 语言都能够发挥重要作用.
6, 强制可读: python 语言通过强制缩进 (类似文章段落的首行空格) 来体现语句间的逻辑关系, 显著提高了程序的可读性, 进而增加了 python 程序的可维护性.
7, 支持中文: python3.0 解释器采用 UTF-8 编码表达所有字符信息, UTF-8 编码可以表达英文, 中文, 韩文, 法文等各类语言, 因此, python 程序在处理中文时更加灵活且高效.
8, 模式多样: 尽管 python3.0 解释器内部采用面向对象方式实现, 但 python 语法层面却同时支持过程和面向对象两种编程方式, 这位使用者提供了灵活的编程模式.
9, 类库丰富: python 解释器提供了几百个内置类和函数库, 此外, 世界各地程序员通过开源社区贡献了十几万个第三方函数库, 几乎覆盖了计算机技术的各个领域编写 python 程序可以大量利用已有的内置或第三方代码, 具备良好的编程生态.
在学习Python的过程中，有几个比较重要的内置函数：help()函数、dir()函数、input()与raw_input()函数、print()函数、type()函数。
第一、help()函数
Help()函数的参数分为两种：如果传一个字符串做参数的话，它会自动搜索以这个字符串命名的模块、方法等;如果传入的是一个对象，就会显示这个对象的类型的帮助。比如输入help(‘print’)，它就会寻找以‘print’为名的模块、类等，找不到就会看到提示信息;而print在Python里是一个保留字，和pass、return同等，而非对象，所以help(print)也会报错。
第二、dir()函数
dir()函数返回任意对象的属性和方法列表，包含模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易，但是记住每个模块包含什么却不是这么简单，您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。Python提供了一种方法，可以使用内置的dir()函数来检查模块的内容，当你为dir()提供一个模块名的时候，它返回模块定义的属性列表。dir()函数适用于所有对象的类型，包含字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。
第三、input与raw_input函数
都是用于读取用户输入的，不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式，而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。
第四、Print()函数
Print在Python3版本之间是作为Python语句使用的，在Python3里print是作为函数使用的。
第五、type()函数
Type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型，这对于处理多种数据类型的函数非常有用，它通过返回类型对象来做到这一点，可以将这个类型对象与types模块中定义类型相比较。
