定义一个什么都不做的函数
复制代码 代码如下:
> def a():
... pass
...
> def printHello():
... print("hello")
...
> printHello()
hello
> callable(printHello)
True
顾名思义，callable函数用于判断函数是否可以调用；
有书上说，callable在Python3.0中已经不再使用，而使用hasattr(func, '__call__')代替；
复制代码 代码如下:
> hasattr(printHello, '__call__')
True
> printHello.__doc__
> def printHello():
... 'just print hello'
... print('hello')
...
> printHello.__doc__
'just print hello'
每个函数都有一个__doc__属性，双下划线表示它是个特殊属性；
内建的help函数非常有用，可以提供有关方法/函数的帮助信息；
复制代码 代码如下:
> help(printHello)
函数的注释信息包含其中；
虽然printHello函数没有使用return，可以用一个变量接收返回值：
复制代码 代码如下:
> result = printHello()
hello
> result
> print(result)
None
None是Python的内建值，类似Javascript的undefined么？
定义一个可以接收参数的printStr，用以打印字符串
复制代码 代码如下:
> def printStr(str):
... print(str)
…
> printStr("hello")
hello
像C++一样，Python支持默认参数
复制代码 代码如下:
> def printStr(str="nothing"):
... print(str)
..
> printStr()
nothing
再来看看传参方式
复制代码 代码如下:
> a = [1,2]
> def try_change_list(a):
... a[:] = [1,1,1]
...
> try_change_list(a)
> a
[1, 1, 1]
Python的传参可以理解为按值传递（同java，Javascript）？
BTW：如果不想让try_change_list改变原来的对象，可以传入a[:]
复制代码 代码如下:
> a = [1,2]
> try_change_list(a[:])
> a
[1, 2]
当然，这里做的是浅拷贝，可以使用copy模块的deepcopy来进行深拷贝；
除了支持参数默认值，还支持命名传参：
复制代码 代码如下:
> def sum(a=0, b=0):
... return a + b;
...
> sum(2,2)
4
> sum(b = 3, a = 4)
7
这种特性在参数较多时比较好用；
来看一下，Python对可变参数列表的支持：
复制代码 代码如下:
> def sum(*args):
... s = 0;
... for i in args:
... s += i;
... return s
...
> sum(1,2,3,4)
10
这是一个简单的求和例子，不同于C/C++的静态类型，Python并不会限制传入sum函数的参数的类型：
复制代码 代码如下:
> def printArs(*args):
... for a in args:
... print(a)
...
> printArs(2, 3, [2,2], (2,), 'df')
2
3
[2, 2]
(2,)
df
> printArs(*(2, 3, [2,2], (2,), 'df'))
2
3
[2, 2]
(2,)
df
> printArs(*[2, 3, [2,2], (2,), 'df'])
2
3
[2, 2]
(2,)
df
这里的args对应于Javascript的arguments；
除了使用使用元组（tuple）接收可变参数，还可以使用dictionary接收命名参数：
复制代码 代码如下:
> def printArs(**args):
... for k in args:
... print(repr(k) + " = " + repr(args[k]))
...
>
> printArs(name='wyj', age=24)
'name' = 'wyj'
'age' = 24
> printArs(**{'name':'wyj', 'age':24})
'name' = 'wyj'
'age' = 24
当然，更复杂地，可以混合使用*arg, **arg, 默认值特性:
