13518219792
def 函数名():
创新互联自成立以来，一直致力于为企业提供从网站策划、网站设计、做网站、成都网站设计、电子商务、网站推广、网站优化到为企业提供个性化软件开发等基于互联网的全面整合营销服务。公司拥有丰富的网站建设和互联网应用系统开发管理经验、成熟的应用系统解决方案、优秀的网站开发工程师团队及专业的网站设计师团队。
函数体
return 返回值
def 函数名（非可选参数，可选参数）:
函数体
return 返回值
def 函数名(参数，*b):
函数体
return 返回值
函数名 = lambda 参数 : 表达式
例1：f = lambda x , y : x + y
调用：f(6 + 8) 输出：14
例2： f = lambda : "没有参数的lambda函数！"
调用： print(f()) 输出: 没有参数的lambda函数!
迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种（之一），在 Python 中随处可见它的身影，我们经常用到它，但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中（链接见文末），我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的，还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。
在系统学习迭代器之前，我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的，现在却突然发现，它生成的只是可迭代对象，而并不是迭代器！ （PS：Python2 中 range() 生成的是列表，本文基于Python3，生成的是可迭代对象）
于是，我有了这样的疑问：为什么 range() 不生成迭代器呢？在查找答案的过程中，我发现自己对 range 类型的认识存在一些误区。因此，本文将和大家全面地认识一下 range ，期待与你共同学习进步。
1、range() 是什么？
它的语法：range(start, stop [,step]) ；start 指的是计数起始值，默认是 0；stop 指的是计数结束值，但不包括 stop ；step 是步长，默认为 1，不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。
对于 range() 函数，有几个注意点：（1）它表示的是左闭右开区间；（2）它接收的参数必须是整数，可以是负数，但不能是浮点数等其它类型；（3）它是不可变的序列类型，可以进行判断元素、查找元素、切片等操作，但不能修改元素；（4）它是可迭代对象，却不是迭代器。
2、 为什么range()不生产迭代器？
可以获得迭代器的内置方法很多，例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等，但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了（若有反例，欢迎告知）。这就是我存在知识误区的地方。
在 for-循环 遍历时，可迭代对象与迭代器的性能是一样的，即它们都是惰性求值的，在空间复杂度与时间复杂度上并无差异。我曾概括过两者的差别是“一同两不同”：相同的是都可惰性迭代，不同的是可迭代对象不支持自遍历（即next()方法），而迭代器本身不支持切片（即 getitem () 方法）。
虽然有这些差别，但很难得出结论说它们哪个更优。现在微妙之处就在于，为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器，偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢？把它们都统一起来，不是更好么？
事实上，Pyhton 为了规范性就干过不少这种事，例如，Python2 中有 range() 和 xrange() 两种方法，而 Python3 就干掉了其中一种，还用了“李代桃僵”法。为什么不更规范点，令 range() 生成的是迭代器呢？
关于这个问题，我没找到官方解释，以下纯属个人观点 。
zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数，是对它们的一种再加工的过程，因此也希望马上产出确定的结果来，所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处，即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候，作为结果的迭代器因为是消耗型的，不会被错误地使用。
而 range() 方法就不同了，它接收的参数不是可迭代对象，本身是一种初次加工的过程，所以设计它为可迭代对象，既可以直接使用，也可以用于其它再加工用途。例如，zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。
也就是说，range() 方法作为一种初级生产者，它生产的原料本身就有很大用途，早早把它变为迭代器的话，无疑是一种画蛇添足的行为。
对于这种解读，你是否觉得有道理呢？欢迎就这个话题与我探讨。
3、range 类型是什么？
以上是我对“为什么range()不产生迭代器”的一种解答。顺着这个思路，我研究了一下它产生的 range 对象，一研究就发现，这个 range 对象也并不简单。
首先奇怪的一点就是，它竟然是不可变序列！我从未注意过这一点。虽然说，我从未想过修改 range() 的值，但这一不可修改的特性还是令我惊讶。
翻看文档，官方是这样明确划分的——有三种基本的序列类型：列表、元组和范围（range）对象。（There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.）
这我倒一直没注意，原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列！我一直记挂着字符串是不可变的序列类型，不曾想，这里还有一位不可变的序列类型呢。
那 range 序列跟其它序列类型有什么差异呢？
普通序列都支持的操作有 12 种。range 序列只支持其中的 10 种，不支持进行加法拼接与乘法重复。
那么问题来了：同样是不可变序列，为什么字符串和元组就支持上述两种操作，而偏偏 range 序列不支持呢？虽然不能直接修改不可变序列，但我们可以将它们拷贝到新的序列上进行操作啊，为何 range 对象连这都不支持呢？
且看官方文档的解释：
…due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.
原因是 range 对象仅仅表示一个遵循着严格模式的序列，而重复与拼接通常会破坏这种模式…
问题的关键就在于 range 序列的 pattern，仔细想想，其实它表示的就是一个等差数列啊（喵，高中数学知识没忘…），拼接两个等差数列，或者重复拼接一个等差数列，想想确实不妥，这就是为啥 range 类型不支持这两个操作的原因了。由此推论，其它修改动作也会破坏等差数列结构，所以统统不给修改就是了。
4、小结
回顾全文，我得到了两个偏冷门的结论：range 是可迭代对象而不是迭代器；range 对象是不可变的等差序列。
若单纯看结论的话，你也许没有感触，或许还会说这没啥了不得啊。但如果我追问，为什么 range 不是迭代器呢，为什么 range 是不可变序列呢？对这俩问题，你是否还能答出个自圆其说的设计思想呢？（PS：我决定了，若有机会面试别人，我必要问这两个问题的嘿~）
由于 range 对象这细微而有意思的特性，我觉得这篇文章写得值了。本文是作为迭代器系列文章的一篇来写的，所以对于迭代器的基础知识介绍不多，另外，还有一种特殊的迭代器也值得单独成文，那就是生成器了。
Python range()函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中。
注意：Python3 range()返回的是一个可迭代对象，类型是对象，而不是列表类型，所以打印的时候不会打印列表。
函数语法：
range(start,stop[,step])
参数说明：
start：计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);
stop：计数到stop结束，但不包括stop。例如：range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5;
step：步长，默认为1。例如：range(0,5)等价于range(0,5,1)。
实例：
range(10) # 从 0 开始到 9
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range(1, 11) # 从 1 开始到 10
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
range(0, 30, 5) # 步长为 5
[0, 5, 10, 15, 20, 25]
range(0, 10, 3) # 步长为 3
[0, 3, 6, 9]
range(0, -10, -1) # 负数
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
range(0)
[]
range(1, 0)
[]
以下是range在for中的使用，循环出runoob的每个字母：
x = 'runoob'
for i in range(len(x)) :
... print(x[i])
...
r
u
n
o
o
b
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。
[('age', 'i1')]
[10 20 30]
[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]
每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码：
[[1, 2] [3, 4] [5, 6]]
[[[ 0, 1, 2] [ 3, 4, 5] [ 6, 7, 8] [ 9, 10, 11]] [[12, 13, 14] [15, 16, 17] [18, 19, 20] [21, 22, 23]]]
[1 2 3]
[1 2 3]
[(1, 2, 3) (4, 5)]
原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
修改后的数组是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
原始数组的转置是： [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]]
修改后的数组是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
C风格是横着顺序
F风格是竖着的顺序
原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
修改后的数组是： [[ 0 10 20 30] [ 40 50 60 70] [ 80 90 100 110]]
第一个数组： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
第二个数组： [1 2 3 4]
修改后的数组是： 0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4
原始数组： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
调用 flat 函数之后： 5
原数组： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
展开的数组：默认是A [0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序展开的数组： [0 4 1 5 2 6 3 7]
原数组： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]
转置数组： [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]
【区别】：
标准库函数都需要import xxx才能取得。
内建函数都在__builtins__里面，在global里直接就能用。
【补充】：
1.python中，我们可以通过对内建的比较函数进行自定义，来实现运算符重载。
我们常用的比较运算符有
大于 对应的内建比较函数为 __gt__()
大于等于 = 对应的内建比较函数为 __ge__()
等于 == 对应的内建比较函数为 __eq__()
小于 对应的内建比较函数为 __lt__()
小于等于 = 对应的内建比较函数为 __le__()
2.库函数（Library function）是把函数放到库里，供别人使用的一种方式。.方法是把一些常用到的函数编完放到一个文件里，供不同的人进行调用。调用的时候把它所在的文件名用#include加到里面就可以了。一般是放到lib文件里的。
参考资料
百度.百度[引用时间2018-4-12]
函数调用
myFun()
# 函数的参数
# 单个参数
# 场景
# 需要动态的调整函数体中某一个处理信息
# 则可以, 以参数的形式接收到相关数据
# 定义
# def 函数名(参数名称):
# 函数体
# 函数体中, 可以直接以变量的方式使用该参数
# 函数的调用
# 函数名(参数值)
# 形参和实参的概念
# 上述函数定义中, "参数名称"即为形参;
# 在调用函数的时候, 传递的真实数据, 即为实参
# 多个参数
# 场景
# 需要动态的调整函数体中多个处理信息时
# 则可以以 逗号 做分割, 接收多个参数
# 定义
# def 函数名(参数名称1, 参数名称2):
# 函数体
# 函数体中, 可以直接以变量的方式使用所有参数
# 调用
# 方式1
# 函数名(参数1, 参数2, 参数3...)
# 形参和实参一一对应
# 方式2
# 函数名(参数名称1=参数1, 参数名称n = 参数n...)
# 可以指明形参名称
# 称为"关键字参数"
# 不需要严格按照顺序
# 不定长参数
# 场景
# 如果函数体中, 需要处理的数据, 不确定长度
# 则可以以不定长参数的方式接收数据
# 方式1
# 定义
# def 函数名(*args):
# 元组
# 函数体
# 函数体中, 可以直接以元组变量的方式使用该参数
# 使用
# 函数名(参数1, 参数2, 参数3...)
