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def square(x):
return x**2
>>> square
<function square at 0x031AA230>
>>> dir(square)
['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'func_closure', 'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name']
>>>
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其中，一些重要的函数属性包括以下几个：
1. __doc__返回指定函数的文档字符串。
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def square(x):
"""return square of given number"""
return x**2
>>> square.__doc__
'return square of given number'
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2. __name__返回函数名字。
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def square(x):
"""return square of given number"""
return x**2
>>> square.func_name
'square'
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3. __module__返回函数定义所在模块的名字。
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def square(x):
"""return square of given number"""
return x**2
>>> square.__module__
'__main__'
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4. func_defaults返回一个包含默认参数值的元组，默认参数将在后文进行讨论。
5. func_globals返回一个包含函数全局变量的字典引用。
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def square(x):
"""return square of given number"""
return x**2
>>> square.func_globals
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', 'square': <function square at 0x10f099c08>, '__doc__': None, '__package__': None}
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6. func_dict返回支持任意函数属性的命名空间。
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def square(x):
"""return square of given number"""
return x**2
>>> square.func_dict
{}
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7. func_closure返回一个胞体元组，其中胞体包含了函数自由变量的绑定，闭包将在后文讨论。
函数可以作为参数传递给其他函数。这些以其他函数作为参数的函数通常称为更高阶函数，这就构成了函数式编程中一个非常重要的部分。高阶函数一个很好的例子就是map函数，该函数接受一个函数和一个迭代器作为参数，并将函数应用于迭代器中的每一项，最后返回一个新的列表。我们将在下面的例子中演示这一点，例子中将前面定义的square函数和一个数字迭代器传递给map函数。
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>>> map(square, range(10))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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此外，函数也可以在其他函数代码块内部定义，同时也能从其他函数调用中返回。
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def outer():
outer_var = "outer variable"
def inner():
return outer_var
return inner
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在上面的例子中，我们在函数outer中定义了另一个函数inner，并且当函数outer执行时将返回inner函数。此外，像任何其他Python对象一样，函数也可以赋值给变量，如下所示：
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def outer():
outer_var = "outer variable"
def inner():
return outer_var
return inner
>>> func = outer()
>>> func
<function inner at 0x031AA270>
>>>
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在上面的例子中，outer函数被调用时将会返回一个函数，并将返回的函数赋值给变量func。最后，该变量就可以像被返回的函数一样被调用：
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>>> func()
'outer variable'
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函数定义
关键字def用于创建用户自定义函数，函数定义就是一些可执行的语句。
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def square(x):
return x**2
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在上面的square函数中，当包含该函数的模块加载到Python解释器中时，或者如果该函数在Python REPL中定义，那么将会执行函数定义语句def square(x)。然而，这对以可变数据结构作为值的默认参数有一些影响，这一点我们将会在后文讲述。函数定义的执行会绑定当前本地命名空间中的函数名（可以将命名空间当作名字到值的一种映射，并且这种映射还可以嵌套，命名空间和范围会在另一个教程中详细介绍）到一个函数对象，该对象是一个对函数中可执行代码的包装器。这个函数对象包含了一个对当前全局命名空间的引用，而当前命名空间指该函数调用时所使用的全局命名空间。此外，函数定义不会执行函数体，只有在函数被调用时才会执行函数体。
函数调用参数
除了正常的参数之外，Python函数还支持数量可变的参数。这些参数有主要有下面描述的三种类别：
1. 默认参数值：这允许用户为函数的参数定义一些默认值。这种情况下，可以以更少的参数来调用该函数，而函数调用时未提供的参数，Python会使用默认提供的值作为这些参数值。下面的例子展示了这种用法：
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def show_args(arg, def_arg=1, def_arg2=2):
return "arg={}, def_arg={}, def_arg2={}".format(arg, def_arg, def_arg2)
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上面例子函数的定义中，包含一个正常位置的参数arg和两个默认参数def_arg和def_arg2。该函数可以以下面中的任何一种方式进行调用：
（1）只提供非缺省位置参数值。在本例中，缺省参数取默认值：
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def show_args(arg, def_arg=1, def_arg2=2):
return "arg={}, def_arg={}, def_arg2={}".format(arg, def_arg, def_arg2)
>>> show_args("tranquility")
'arg=tranquility, def_arg=1, def_arg2=2'
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（2）用提供的值覆盖一些默认的参数值，包括非缺省位置参数：
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def show_args(arg, def_arg=1, def_arg2=2):
return "arg={}, def_arg={}, def_arg2={}".format(arg, def_arg, def_arg2)
>>> show_args("tranquility", "to Houston")
'arg=tranquility, def_arg=to Houston, def_arg2=2'
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（3）为所有参数提供值，可以用这些值覆盖默认参数值：
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def show_args(arg, def_arg=1, def_arg2=2):
return "arg={}, def_arg={}, def_arg2={}".format(arg, def_arg, def_arg2)
>>> show_args("tranquility", "to Houston", "the eagle has landed")
'arg=tranquility, def_arg=to Houston, def_arg2=the eagle has landed'
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当使用可变的默认数据结构作为默认参数时，需要特别小心。因为函数定义只执行一次，所以这些可变的数据结构（引用值）只在函数定义时创建一次。这就意味着，相同的可变数据结构将用于所有函数调用，如下面例子所示：
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def show_args_using_mutable_defaults(arg, def_arg=[]):
def_arg.append("Hello World")
return "arg={}, def_arg={}".format(arg, def_arg)
>>> show_args_using_mutable_defaults("test")
"arg=test, def_arg=['Hello World']"
>>> show_args_using_mutable_defaults("test 2")
"arg=test 2, def_arg=['Hello World', 'Hello World']"
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在每个函数调用中，“Hello World”都被添加到了def_arg列表中，在调用两次函数之后，默认参数中将有两个“Hello World”字符串。当使用可变默认参数作为默认值时，注意到这一点非常重要。当我们讨论Python数据模型时，将会清楚理解其原因。
2. 关键字参数：以“kwarg=value”的形式使用关键字参数也可以调用函数。其中，kwarg指函数定义中使用的参数名称。以下面定义的含有默认和非默认参数的函数为例：
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def show_args(arg, def_arg=1):
return "arg={}, def_arg={}".format(arg, def_arg)
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为了演示使用关键字参数调用函数，下面的函数可以以后面的任何一种方式调用：
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show_args(arg="test", def_arg=3)
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show_args(test)
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show_args(arg="test")
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show_args("test", 3)
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在函数调用中，关键字参数不得早于非关键字参数，所以以下调用会失败：
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show_args(def_arg=4)
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函数不能为一个参数提供重复值，所以下面的调用方法是非法的：
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show_args("test", arg="testing")
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在上面的例子中，参数arg是位置参数，所以值“test”会分配给它。而试图将其再次分配给关键字arg，意味着在尝试多重赋值，而这是非法的。
传递的所有关键字参数必须匹配一个函数接受的参数，而包含非可选参数的关键字顺序并不重要，所以下面调换了参数顺序的写法是合法的：
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show_args(def_arg="testing", arg="test")
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3. 任意的参数列表：Python还支持定义这样的函数，该函数可以接受以元组形式传递的任意数量的参数，Python教程中的一个例子如下所示：
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def write_multiple_items(file, separator, *args):
file.write(separator.join(args))
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任意数量的参数必须在正常参数之后。在本例中，任意数量参数存在于参数file和separator之后。下面是一个调用上述定义函数的示例：
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f = open("test.txt", "wb")
write_multiple_items(f, " ", "one", "two", "three", "four", "five")
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上面的参数one、two、three、four、five捆绑在一起共同组成了一个元组，通过参数args就能访问该元组。
解包函数参数
有时候，函数调用的参数可能是以元组、列表或字典的形式存在。可以通过使用“*”或“**”操作符将这些参数解包到函数内部以供调用。以下面的函数为例，该函数接受两个位置参数，并打印出两个参数的值。
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def print_args(a, b):
print a
print b
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如果提供给函数的参数值是以列表形式存在，那么我们可以直接将这些值解包到函数中，如下所示：
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>>> args = [1, 2]
>>> print_args(*args)
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类似的，当我们有关键词时，可以使用字典来存储kwarg到值的映射关系，并利用“**”操作符将关键字参数解包到函数，如下所示：
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>>> def parrot(voltage, state=’a stiff’, action=’voom’):
print "-- This parrot wouldn’t", action,
print "if you put", voltage, "volts through it.",
print "E’s", state, "!"
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin’ demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
>>> This parrot wouldn’t VOOM if you put four million volts through it. E’s bleedin’ demised
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利用“*”和“**”定义函数
有时候，当定义一个函数时，我们之前可能不知道参数的数量。这就导致了下面签名的函数定义：
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show_args(arg, *args, **kwargs)
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“*args”参数表示未知的位置参数序列长度，而“**kwargs”代表包含关键字和值映射关系的字典，它可以包含任意数量的关键字和值映射，并且在函数定义中“*args”必须位于“**kwargs”前面。下面的代码演示了这种情况：
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def show_args(arg, *args, **kwargs):
print arg
for item in args:
print args
for key, value in kwargs:
print key, value
>>> args = [1, 2, 3, 4]
>>> kwargs = dict(name='testing', age=24, year=2014)
>>> show_args("hey", *args, **kwargs)
hey
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age 24
name testing
year 2014
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必须向函数提供正常的参数，但“*args”和“**kwargs”却是可选的，如下所示：
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>>> show_args("hey", *args, **kwargs)
hey
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在函数调用中，普通参数以正常方式提供，而可选参数则可以通过解包的形式到达函数调用中。
匿名函数
Python也支持匿名函数，这些函数使用lambda关键字创建。Python中Lambda表达式的形式如下所示：
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lambda_expr ::= "lambda" [parameter_list]: expression
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Lambda表达式返回评估后的函数对象，并且具有与命名函数相同的属性。在Python中，Lambda表达式通常只用于非常简单的函数，如下所示：
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>>> square = lambda x: x**2
>>> for i in range(10):
square(i)
0
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25
36
49
64
81
>>>
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上面的lambda表达式的功能与下面命名函数的功能相同：
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def square(x):
return x**2
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嵌套函数和闭包
在一个函数内部定义函数就创建了嵌套函数，如下所示：
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```python
def outer():
outer_var = "outer variable"
def inner():
return outer_var
return inner
```
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在这种类型的函数定义中，函数inner只在函数outer内部有效，所以当内部函数需要被返回（移动到外部作用范围）或被传递给另一个函数时，使用嵌套函数通常比较方便。在如在上面的嵌套函数中，每次调用外部函数时都会创建一个新的嵌套函数实例，这是因为，在每次执行外部函数时，都会执行一次内部函数定义，而其函数体则不会被执行。
嵌套函数可以访问创建它的环境，这是python函数定义语义的直接结果。一个结果是，外部函数中定义的变量可以在内部函数中引用，即使外部函数已经执行结束。
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def outer():
outer_var = "outer variable"
def inner():
return outer_var
return inner
>>> x = outer()
>>> x
<function inner at 0x0273BCF0>
>>> x()
'outer variable'
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当内部嵌套的函数引用外部函数中的变量时，我们说嵌套函数相对于引用变量是封闭的。我们可以使用函数对象的一个特殊属性“__closure__”来访问这个封闭的变量，如下所示：
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>>> cl = x.__closure__
>>> cl
(<cell at 0x029E4470: str object at 0x02A0FD90>,)
>>> cl[0].cell_contents
'outer variable'
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Python中的闭包有一个古怪的行为。在Python 2.x及更低版本中，指向不可变类型（例如字符串和数字）的变量不能在闭包内反弹。下面的例子说明了这一点:
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def counter():
count = 0
def c():
count += 1
return count
return c
>>> c = counter()
>>> c()
Traceback (most recent call last):
File "
File "
UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
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一个相当不可靠的解决方案是，使用一个可变类型来捕获闭包，如下所示：
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def counter():
count = [0]
def c():
count[0] += 1
return count[0]
return c
>>> c = counter()
>>> c()
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>>> c()
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>>> c()
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Python 3引入了“nonlocal”关键字用来解决下面所示的闭包范围问题。在本教程命名空间一节中，我们更加详细地描述了这些古怪用法。
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def counter():
count = 0
def c():
nonlocal count
count += 1
return count
return c
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闭包可以用来维持状态（与类作用不同），在一些简单的情况下，还可以提供一种简洁性与可读性比类更强的解决方案，我们使用tech_pro中的一个日志例子来说明这一点。假设一个非常简单的日志API，它使用基于类的面向对象思想，并可以在不同级别上打印日志：
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class Log:
def __init__(self, level):
self._level = level
def __call__(self, message):
print("{}: {}".format(self._level, message))
log_info = Log("info")
log_warning = Log("warning")
log_error = Log("error")
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相同的功能也可以使用闭包来实现，如下所示：
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def make_log(level):
def _(message):
print("{}: {}".format(level, message))
return _
log_info = make_log("info")
log_warning = make_log("warning")
log_error = make_log("error")
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可以看出，即使两个版本都实现了相同的功能，但基于闭包的版本更简洁、可读性更好。闭包在一个主要的Python函数“函数修饰符”中也扮演着很重要的角色，这是使用非常广泛的功能，我们将在接下来的教程讲解。