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Python 有很多有用的内置函数， 但还是不能满足程序员的需求， 所以需要 自定义函数 。
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如何编写 自定义函数 ， 需要用到 def语句， 函数名， 括号及参数， 冒号， 函数说明，内置缩进编码模块，return 语句 ， 其中有一些也可省略不写，后面会慢慢介绍。
编写函数不可或缺的元素， 一定都要写。函数名尽量写得简单易懂。
一般是对函数的描述说明。
这是编写具体的 操作命令 的地方， 如果还未想好如何编写， 可以使用 pass 来占位，让程序可以运行起来，防止调试出错。
参数放在最后讲， 是因为这里面的东西还是很多的。首先看个例子。
如上的案例都是限制了参数个数的， 最多传三个参数 name/age/city ， 但是如果有一些特例，需要传多个参数怎么办呢。 参数前面加个 * , 变成 可变参数 。
那如果想要传多个包含名称的参数，例如a=1，b=2，c=3......，那该怎么写呢。参数前面加个 ** , 变成 关键字参数 。
因为程序陷入死循环了，while x 0: 而你输入的x始终是大于0的，就会一直持续不断的运行下去，进而占用系统资源了。原因在于，你没有终止while循环的条件，修改如下
def my_abs(a, x= 2):
s= 1;
while x 0:
s= s*a;
x = x-1 # 每循环一次x就减1，这样一旦x=0就终止循环了
return s
print(my_abs(4,3))
yxhtest7772017-07-18
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python运行速度慢怎么办？6个Python性能优化技巧

Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。
Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢，但实际上并非如此：尝试以下6个小技巧，可以加快Python应用程序。
关键代码可以依赖于扩展包
Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通过直接向底层主机编程。
下面这些扩展包你可以考虑添加到你的个人扩展库中：
Cython
PyInlne
PyPy
Pyrex
这些包有不同的作用和执行方式。例如，Pyrex 让Python处理一些内存任务变得简单高效；PyInline可以直接让你在Python应用程序中使用C代码，虽然内联代码被单独编译，但是如果你能高效的利用C代码，它可以在同一个地方处理每一件事情。
使用关键字排序
有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。最好的排序方式是使用关键字和默认的sort()方法。
优化循环
每一种编程语言都强调循环语句的优化，Python也是一样的。尽管你可以依赖于丰富的技术让循环运行的更快，然而，开发者经常忽略的一个方法是避免在循环内部使用点拼接字符串。
使用新版本
任何一个在线上搜索Python资料的人都会发现无数关于Python版本迁移的信息。通常，Python每一个版本都针对之前的一个版本做了优化和改进，以让Python运行的更快。限制因素是你喜欢的函数库是否也针对Python的新版本做了改进。
当你使用了新的函数库，获得了Python的新版本，你需要保证代码依然能够运行，检查应用，修正差异。然后，如果你仅仅是
