一、函数

1、函数的传参：

（1）值传递：将实际的参数复制一份传递给形参，函数中修改形参时，不会影响到实际参数；

def a(b,c=2):
    return b+c

print(a(10))
print(a(123,2))
print(a(2))

（2）引用传递：将实际参数的地址传递给形参，函数修改形参时，会影响到实际参数；

def a(b,d=[]):
    d.append(b)
    return d

print(a(10))
print(a(123,[]))
print(a('a'))

（3）不可变类型传参是值传递，可变类型参数传递是引用传递；

2、闭包

（1）必须有一个内嵌函数；
（2）内嵌函数必须引用外部函数的变量；
（3）外部函数的返回值必须是内嵌函数

def extend(a):
    def hello(b):
        return a*b
    return hello
hello=extend(2)
hello(6)

闭包的作用：

3、*args和**kwargs的作用

（1）*args 发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数，*args会接受任意多个参数，并把这些参数作为元祖传递给函数；
（2）**kwargs存储可变的关键字参数，允许使用没有事先定义的参数名，将接收到任意多个关键字参数作为字典传递给函数；
（3）必须按照arg、*args*、*kwargs的顺序。

4、递归

（1）递归模型

def recursions(n):
    if n==1:
        # 退出条件
        return 1
    # 继续递归
    return n * recursions(n-1)

（2）递归深度

sys.getrecursionlimit()

5、函数和方法

如果是类调用的，需要穿self参数，则是函数（FunctionType），如果是对象调用的，不需要传self参数，这时他是一个方法（MethodType）

6、python变量的搜索顺序

本地作用域（Local）–>当前作用域被嵌入的本地作用域（Enclosing locals）–>全局/模块作用域（Global）–>内置作用域（Built-in）

二、模块：

1、os模块：

os模块是负责程序与操作系统的交互，提供了访问操作系统底层的接口
sys模块是负责python与python解释器的交互，提供了一系列的函数和变量，用于操控python时运行环境

os.getcwd() # 获取当前程序所在目录
os.name # 判断系统类型名称
os.path # 获取文件的属性信息
...

可以用subprocess模块执行shell脚本

2、__name__的作用：

• 一个模块被另一个模块第一次引用时，其主程序将全部运行。如果想在模块被引入时，模块中的某一块程序不被执行，那么此时可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时被执行；
• 每个模块都有一个__name__属性，当其值是__main__时，表明该模块在自身运行，否则是被引入

3、pickle模块的作用

（1）序列化后存入文件

pickle.dumps(对象，文件对象)

（2）从文件中反序列化对象

pickle.loads(文件对象)

• 可以处理复杂的序列化语法（例如自定义的类的方法、游戏的存档）
• 序列化的是对象，而不是内存地址

4、random模块

• random.random()函数是这个模块中最常用的方法了，它会生成一个随机的浮点数，范围是在0.0~1.0之间。
• random.uniform()正好弥补了上面函数的不足，它可以设定浮点数的范围，一个是上限，一个是下限。
• random.randint()随机生一个整数int类型，可以指定这个整数的范围，同样有上限和下限值，python
  random.randint。
• random.choice()可以从任何序列，比如list列表中，选取一个随机的元素返回，可以用于字符串、列表、元组等。

>>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] ) #随机选取字符串： 
'lemon'

• random.shuffle()如果你想将一个序列中的元素，随机打乱的话可以用这个函数方法。

p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."] 
random.shuffle(p) 
print p 
#结果（因为随机，所以你的结果可能不一样。） 
#['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...'] 
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]

• random.sample()可以从指定的序列中，随机的截取指定长度的片断，不作原地修改。

5、日志（logging）

（1）日志的级别

（2）logging.basicConfig()函数说明

logging.basicConfig(**kwargs)

python日志处理

6、python装饰器

提高了代码的复用性

（1）常用于：

• 引入日志
• 函数执行时间的计算
• 执行函数前预备处理
• 执行函数后的清理工作
• 权限校验
• 缓存

7、python构造器

构造方法也叫构造器

__init__

8、python生成器

（1）生成列表的方式：

• 列表推导式（耗内存）
• 生成器（一边循环一边计算），依赖于yeild

三、内置函数

1、map()函数

根据提供的函数对指定序列做映射
map(function,iterable,...)

print(list(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))

2、reduce()函数

reduce(function,iterable,[initializer])

3、filter()函数

把传入的函数依次作用域序列中的每个元素，然后根据函数返回值（True，False）进行过滤，决定是否保留该元素，函数返回值必须是True或者False

def isOdd(n):
    """ 判断奇数 """
    return n%2==1
f=filter(isOdd,[1,2,3,4,5,6,7])
print(list(f))

4、enumerate()函数

enumerate()用于将一个可遍历的数据对象（列表、元祖和字符串）组合成一个索引序列，同时列出数据和数据下标，该函数返回enumerate（枚举）对象

enumerate(一个序列、迭代器或者其他支持迭代的对象,[start=0])

5、zip()函数

以一个或多个序列作为参数，返回一个元祖的列表，并将这些序列中并排的元素配对，当传入的参数长度不同时，自动以最短的序列长度为准进行截取

a=[1,2,3]
b=[4,5,6,7]
print(list(zip(a,b)))
# 解压
a1,b1=zip(*zip(a,b))
print(a1,b1)

6、hasattr()、getattr()和setattr()

（1）hasattr()：

hasattr(object,name)

判断一个对象中是否含有name属性或者name方法，返回bool值

（2）getattr()

hasattr(object,name,[default])

获取对象object的属性或者方法，若存在则打印出来，若不存在则打印默认值，如果返回的是对象的方法，那么打印的结果是方法的内存地址，如果需要运行这个方法，那么可以在后面添加括号

（3）setattr()

setattr(object,name,[default])

给对象属性赋值，若属性不存在，则先创建再赋值