函数的参数
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
位置参数
我们先写一个计算x2的函数：
def power(x): return x*x
对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。
当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x：
>>> power(5)
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现在，如果我们要计算x3怎么办？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x4、x5……怎么办？我们不可能定义无限多个函数。
你也许想到了，可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算xn，说干就干：
def power(x,n): s=1 while n>0: n=n-1 s=s*x return s
对于这个修改后的power(x, n)函数，可以计算任意n次方：
>>> power(2,5)
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修改后的power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。
默认参数
新的power(x, n)函数定义没有问题，但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用：
>>> power(5) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#52>", line 1, in <module> power(5) TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'
Python的错误信息很明确：调用函数power()缺少了一个位置参数n。
这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2：
def power(x,n=2): s=1 while n>0: n=n-1 s=s*x return s
这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)：
>>> power(5)
25
而对于n > 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)。
从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意：
一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）；
二是如何设置默认参数。
当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。
举个例子，我们写个一年级小学生注册的函数，需要传入name和gender两个参数：
def d(name,gender): print('name:',name) print('gender:',gender)
>>> d('adda','dada') name: adda gender: dada
如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办？这样会使得调用函数的复杂度大大增加。
我们可以把年龄和城市设为默认参数：
def d(name,gender,age=6,city='zhonghai'): print('name:',name) print('gender:',gender) print('age',age) print('city',city)
这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数：
>>> d('dada','dadaada') name: dada gender: dadaada age 6 city zhonghai
只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息：
>>> d('dada','dada',9) name: dada gender: dada age 9 city zhonghai
可见，默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。
有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，比如调用enroll('Bob', 'M', 7)，意思是，除了name，gender这两个参数外，最后1个参数应用在参数age上，city参数由于没有提供，仍然使用默认值。
也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')，意思是，city参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。
默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下：
先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回：
def add_end(L=[]): L.append('END') return L
当你正常调用时，结果似乎不错：
>>> add_end([1, 2, 3]) [1, 2, 3, 'END'] >>> add_end(['x', 'y', 'z']) ['x', 'y', 'z', 'END']
当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的：
>>> add_end() ['END']
但是，再次调用add_end()时，结果就不对了：
>>> xx() ['ENND'] >>> xx() ['ENND', 'ENND']
Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：
def xx(L=None): if L is None: L=[] L.append('END') return L
现在，无论调用多少次，都不会有问题：
>>> xx() ['END'] >>> xx() ['END']
为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
def calc(numbers): sum=0 for n in numbers: sum = sum + n*n return sum
但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple：
>>> calc([1, 2, 3]) 14 >>> calc((1, 3, 5, 7)) 84
如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样：
>>> calc(1, 2, 3) 14 >>> calc(1, 3, 5, 7) 84
所以，我们把函数的参数改为可变参数：
def calc(*numbers): sum=0 for n in numbers: sum = sum + n*n return sum
定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：
>>> calc(1,2) 5 >>> calc(1,5) 26 >>> calc() 0
如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：
def calc(*numbers): sum=0 for n in numbers: sum = sum + n*n return sum nums= [1,2,3]
如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：
nums = [1, 2, 3] >>> calc(nums[0], nums[1], nums[2]) 14
这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去:
>>> nums = [1, 2, 3] >>> calc(*nums) 14