定义函数
1 def add(a=0, b=0, c=0):
2 """三个数相加"""
3 return a + b + c
4
5 print(add()) #add(0,0,0)
6 print(add(1)) #add(1,0,0)
7 print(add(1, 2)) #add(1,2,0)
8 print(add(1, 2, 3))
9 # 传递参数时可以不按照设定的顺序进行传递
10 print(add(c=50, a=100, b=200))
我们给上面两个函数的参数都设定了默认值，这也就意味着如果在调用函数的时候如果没有传入对应参数的值时将使用该参数的默认值，所以在上面的代码中我们可以用各种不同的方式去调用add函数，这跟其他很多语言中函数重载的效果是一致的。
其实上面的add函数还有更好的实现方案，因为我们可能会对0个或多个参数进行加法运算，而具体有多少个参数是由调用者来决定，我们作为函数的设计者对这一点是一无所知的，因此在不确定参数个数的时候，我们可以使用可变参数，代码如下所示。
1 # 在参数名前面的*表示args是一个可变参数
2 def add(*args):
3 total = 0
4 for val in args:
5 total += val
6 return total
7
8
9 # 在调用add函数时可以传入0个或多个参数
10 print(add())
11 print(add(1))
12 print(add(1, 2))
13 print(add(1, 2, 3))
14 print(add(1, 3, 5, 7, 9))
Python 不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。
用模块管理函数
对于任何一种编程语言来说，给变量、函数这样的标识符起名字都是一个让人头疼的问题，因为我们会遇到命名冲突这种尴尬的情况。最简单的场景就是在同一个.py文件中定义了两个同名函数，由于Python没有函数重载的概念，那么后面的定义会覆盖之前的定义，也就意味着两个函数同名函数实际上只有一个是存在的。
1 def foo():
2 print('hello, world!')
3
4 def foo():
5 print('goodbye, world!')
6
7 # 下面的代码会调用第二个foo()方法
8 foo()
当然上面的这种情况我们很容易就能避免，但是如果项目是由多人协作进行团队开发的时候，团队中可能有多个程序员都定义了名为foo的函数，那么怎么解决这种命名冲突呢？答案其实很简单，Python中每个文件就代表了一个模块（module），我们在不同的模块中可以有同名的函数，在使用函数的时候我们通过import关键字导入指定的模块就可以区分到底要使用的是哪个模块中的foo函数，代码如下所示。
module1.py
1 def foo():
2 print('hello, world!')
module2.py
1 def foo():
2 print('goodbye, world!')
test.py
1 from module1 import foo
2
3 # 输出hello, world!
4 foo()
5
6 from module2 import foo
7
8 # 输出goodbye, world!
9 foo()
也可以按照如下所示的方式来区分到底要使用哪一个foo函数。
test.py
1 import module1 as m1 2 import module2 as m2 3 4 # 类似于Java代码中 m1 = new module1(); m1是对于类的对象 5 6 m1.foo() 7 m2.foo()
需要说明的是，如果我们导入的模块除了定义函数之外还中有可以执行代码，那么Python解释器在导入这个模块时就会执行这些代码，事实上我们可能并不希望如此，因此如果我们在模块中编写了执行代码，最好是将这些执行代码放入如下所示的条件中，这样的话除非直接运行该模块，if条件下的这些代码是不会执行的，因为只有直接执行的模块的名字才是"__main__"。
module3.py
def foo():
pass
def bar():
pass
# __name__是Python中一个隐含的变量它代表了模块的名字
# 只有被Python解释器直接执行的模块的名字才是__main__
if __name__ == '__main__':
print('call foo()')
foo()
print('call bar()')
bar()
test.py
import module3
# 导入module3时 不会执行模块中if条件成立时的代码 因为模块的名字是module3而不是__main__
嵌套函数
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。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。
变量作用域
Python 函数中变量的作用域和其他语言类似。如果变量是在函数内部定义的，就称为局部变量，只在函数内部有效。一旦函数执行完毕，局部变量就会被回收，无法访问。
相对应的，全局变量则是定义在整个文件层次上的，比如下面这段代码：
MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
if value < MIN_VALUE or value > MAX_VALUE:
raise Exception('validation check fails')
这里的 MIN_VALUE 和 MAX_VALUE 就是全局变量，可以在文件内的任何地方被访问，当然在函数内部也是可以的。不过，我们不能在函数内部随意改变全局变量的值。比如，下面的写法就是错误的：
MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
...
MIN_VALUE += 1
...
validation_check(5)
这是因为，Python 的解释器会默认函数内部的变量为局部变量，但是又发现局部变量 MIN_VALUE 并没有声明，因此就无法执行相关操作。所以，如果我们一定要在函数内部改变全局变量的值，就必须加上 global 这个声明：
MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
global MIN_VALUE
...
MIN_VALUE += 1
...
validation_check(5)
这里的 global 关键字，并不表示重新创建了一个全局变量 MIN_VALUE，而是告诉 Python 解释器，函数内部的变量 MIN_VALUE，就是之前定义的全局变量，并不是新的全局变量，也不是局部变量。这样，程序就可以在函数内部访问全局变量，并修改它的值了。
如果遇到函数内部局部变量和全局变量同名的情况，那么在函数内部，局部变量会覆盖全局变量。
类似的，对于嵌套函数来说，内部函数可以访问外部函数定义的变量，但是无法修改，若要修改，必须加上 nonlocal 这个关键字：
def outer():
x = "local"
def inner():
nonlocal x # nonlocal 关键字表示这里的 x 就是外部函数 outer 定义的变量 x
x = 'nonlocal'
print("inner:", x)
inner()
print("outer:", x)
outer()
# 输出
inner: nonlocal
outer: nonlocal
如果不加上 nonlocal 这个关键字，而内部函数的变量又和外部函数变量同名，那么同样的，内部函数变量会覆盖外部函数的变量。
闭包
闭包其实和刚刚讲的嵌套函数类似，不同的是，这里外部函数返回的是一个函数，而不是一个具体的值。返回的函数通常赋于一个变量，这个变量可以在后面被继续执行调用。
举个例子你就更容易理解了。比如，我们想计算一个数的 n 次幂，用闭包可以写成下面的代码：
def nth_power(exponent):
def exponent_of(base):
return base ** exponent
return exponent_of # 返回值是 exponent_of 函数
square = nth_power(2) # 计算一个数的平方
cube = nth_power(3) # 计算一个数的立方
square
# 输出
<function __main__.nth_power.<locals>.exponent(base)>
cube
# 输出
<function __main__.nth_power.<locals>.exponent(base)>
print(square(2)) # 计算 2 的平方
print(cube(2)) # 计算 2 的立方
# 输出
4 # 2^2
8 # 2^3
这里外部函数 nth_power() 返回值，是函数 exponent_of()，而不是一个具体的数值。
需要注意的是，在执行完square = nth_power(2)和cube = nth_power(3)后，外部函数 nth_power() 的参数 exponent，仍然会被内部函数 exponent_of() 记住。这样，之后我们调用 square(2) 或者 cube(2) 时，程序就能顺利地输出结果，而不会报错说参数 exponent 没有定义了。