python函数与方法的区别总结1、函数的分类：
内置函数：python内嵌的一些函数 。
匿名函数：一行代码实现一个函数功能 。
递归函数
自定义函数：根据自己的需求，来进行定义函数 。
2、方法的分类：
普通方法：直接用self调用的方法 。
私有方法：__函数名，只能在类中被调用的方法 。
属性方法：@property，将方法伪装成为属性，让代码看起来更合理 。
特殊方法(双下划线方法)：以__init__为例，是用来封装实例化对象的属性，只要是实例化对象就一定会执行__init方法，如果对象子类中没有则会寻找父类（超类），如果父类（超类）也没有，则直接继承object（python 3.x）类，执行类中的__init__方法 。类方法：通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法 。
静态方法：不用传入类空间、对象的方法，作用是保证代码的一致性 ， 规范性，可以完全独立类外的一个方法，但是为了代码的一致性统一的放到某个模块（py文件）中 。
其次 ， 从作用域的角度来分析：
（1）函数作用域：从函数调用开始至函数执行完成，返回给调用者后，在执行过程中开辟的空间会自动释放 ， 也就是说函数执行完成后，函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留，会随着返回给调用者后，开辟的空间会自动释放 。
（2）方法作用域：通过实例化的对象进行方法的调用 ， 调用后开辟的空间不会释放 ， 也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留 。
最后，调用的方式不同 。
（1）函数：通过“函数名（）”的方式进行调用 。
（2）方法：通过“对象.方法名”的方式进行调用 。
核心解密Python函数在（类与函数之间）和（类与类之间）互相调用 首先来看一个函数间的调用
类方法：
执行结果：
metaclass能有什么用处 ， 先来个感性的认识：
1.1 在wiki上面，metaclass是这样定义的：In object-oriented programming,
a metaclass is a class whose instances are classes.
Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,
a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.
也就是说metaclass的实例化结果是类，而class实例化的结果是instance 。我是这么理解的：
metaclass是类似创建类的模板 ， 所有的类都是通过他来create的(调用 new )，这使得你可以自由的控制
创建类的那个过程 ， 实现你所需要的功能 。
当然你也可以用函数的方式（下文会讲）
4.1 用类的形式
4.1.1 类继承于type, 例如： class Meta(type):pass
4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为Meta（继承于type的类）
4.2 用函数的形式
4.2.1 构建一个函数，例如叫metaclass_new, 需要3个参数：name, bases, attrs ，
name: 类的名字
bases: 基类，通常是tuple类型
attrs: dict类型，就是类的属性或者函数
4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明 ， 直接有的了）赋值为函数metaclas_new
5.1 basic
metaclass的原理其实是这样的：当定义好类之后，创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间，创建
好了之后再调用type的 init 方法初始化（做一些赋值等） 。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了 。
说说这个方法： new (cls, name, bases, attrs)
【python函数和过程 python中函数和方法】 cls: 将要创建的类 ， 类似与self，但是self指向的是instance，而这里cls指向的是class
name: 类的名字，也就是我们通常用类名. name 获取的 。
bases: 基类
attrs: 属性的dict 。dict的内容可以是变量(类属性），也可以是函数（类方法） 。
所以在创建类的过程，我们可以在这个函数里面修改name，bases ， attrs的值来自由的达到我们的功能 。这里常用的配合方法是
getattr和setattr（just an advice)
下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法
或者下面来一个号理解的例子
执行结果：
先来介绍内部类与外部类是什么？
看源码解析：
内部类调用外部类的类属性和类方法
参考文献1
参考文献2
参考文献3
python中函数的作用Python 函数定义以及参数传递
1.函数定义
#形如def func(args...):
doSomething123
以关键字def 开头python函数和过程，后面是函数名和参数下面是函数处理过程 。
举例python函数和过程：
def add( a, b ):
return a b12
参数可以设定默认值 ， 如：
def add( a, b=10 ): #注意：默认值参数只会运算一次
return a b12
默认值参数只会运算一次是什么意思？
def func( a, b=[] ): #bpython函数和过程的默认值指向一个空的列表，每次不带默认值都会指向这块内存
b.append(a)return b
print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ，默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1，默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''
结果：
[1]
[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]
'''12345678910111213141516
这下明白为什么默认参数只计算一次python函数和过程了吧，函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间，就是第一次计算的空间 。
2.参数传递
def func(a, b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12
在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的
func(10,20) #不使用参数名，需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果：a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567
如果函数定义形式如下方式：
def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组
print(args,type(args))
func(10,20)#结果：#(10, 20) class 'tuple'1234567
举一个和上述过程相反的例子：
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )
a = (10, 20)
func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果：a=10, b=20123456
总结：*号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成元组 ， 如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素 。
另一种定义：
def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict
print(kw, type(kw) )
func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值，使用key=value这种形式#结果：{'b': 20, 'a': 10} class 'dict'12345
相反的例子：
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )
d = {'a':10, 'b':20 }
func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数 。12345
def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数
print(args,kw )12
总结：**号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成字典，如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素 。
lambda表达式
lambda表达式就是一种简单的函数
形如 f = lambda 参数1，参数2： 返回的计算值
例如：
add = lambda x,y: x y
print(add(1,2))'''
结果：3
'''12345
如何用python打印定义函数到标签上关于编程python函数和过程，有三种方式
1、面向对象编程----类关键字:class
2、面向过程编程----过程关键字:def
3、函数式编程------函数关键字:def
函数式编程：函数是逻辑化结构化和过程化python函数和过程的一种编程方式python函数和过程，如
def test(x):
"xxxxx"
x =1
return x
def:定义函数python函数和过程的关键字
test:函数名称
(x):传入函数的参数
x =1：泛指逻辑处理块代码
"xxxx"函数描述（非必要python函数和过程，但强列建议添加）
定义一个过程，过程无返回值
def fun1():
"fun1"
print('fun1')
定义一个函数，函数有返回值
def fun2():
"fun2"
print('fun2')
return 0
函数和过程的调用是一致的:
fun1
fun2
在python中，过程就是一个没有返回值的函数，过程默认返因一个none，当函数有多个返回值时，将返回元组，这些值将被当做一个元组的元素，即：
返回值个数0:返回NONE
返回值个数1：返回object
返回值个数多个：返回元组
函数的功能：没有函数的编程只是在写逻辑（功能），脱离函数 ， 重用逻辑（实现功能），唯一的方式就是复制粘贴，使用函数后简化代码 ， 可读性变高，易扩展（保持一致性）
在定义函数时的参数，我们称为行参，如下面的x，y
而调用函数时传入的参数，我们称之为实参，如下面的1、2 。
def test(x,y)
print(x)
print(y)
test(1,2)
位置调用时行参与实参的位置关系是一一对应的
def test(x,y)
print(x)
print(y)
test(1,2)
关键字调用时，与实参的位置无关如
def test(x,y)
print(x)
print(y)
test(y=2,x=3)
当位置调用与关键字调用混用时，按照位置调用方式执行，但要记位一句话，关键字参数不能写在位置参数前面，即test(3,y=2,6)此种方式将会报错，应写成test(3,2,z=6)或test(3,z=2,y=6)
当函数中有默认的参数值时如
def test(x,y=1)
.....
return0
当调用这个函数时,如果不传入y的值时，y的值将采用默认值 ， 如果传入新的y的值时，默认y的值将被覆盖 。
默认值使用的场合:
1、软件安装的时候
2、连接数据库的端口
等
参数组：当行参或实参数量不固定的时候时使用，可与默认参数或行参混用 ， 参数组一定要最至最后
def test(*args)#接收N个位置参数#def test(name,*args)#def test(name,age=1,*args)
print(args)
test(1,2,3,4,5……)
test(*[1,2,3,4……])
最终实参会被变成一个元组如：
def fun(agr1,agr2,*args)
pass
fun(1,2,3,4,5)
====结果=====
1,2,(3,4,5)
这种方式是预留以后当需要传多个参数时使用而不变动太多的代码
传入不定数量字典时：把N个关键字参数转换成字典的方式，可与默认参数或行参混用，参数组一定要最至最后
def test(agrs1,agrs2,**kwargs)#接收N个关键字参数
# print(kwagrs)
# print(kwagrs['name'])
# print(kwagrs['age'])
pass
test(3,5,name='a',age=23,sex='F')#以关键字的方式传值
=====结果====
3,5,{'name':'a','age':23,'sex':'f'}
test(**{name:'a',age:8,sex:'F'})
###位置参数不能写在关键字参数后面 ， 否则程序会报错
函数调用函数
def test1()
print......
def test2()
print...
test1()#调用test1
print(test2())#调用
python函数调用的参数传递python的函数参数传递是"引用传递（地址传递）" 。
python中赋值语句的过程（x = 1）：先申请一段内存分配给一个整型对象来存储数据1 ， 然后让变量x去指向这个对象，实际上就是指向这段内存（这里有点和C语言中的指针类似） 。
在Python中，会为每个层次生成一个符号表 ， 里层能调用外层中的变量，而外层不能调用里层中的变量 ， 并且当外层和里层有同名变量时，外层变量会被里层变量屏蔽掉 。函数调用会为函数局部变量生成一个新的符号表 。
局部变量：作用于该函数内部，一旦函数执行完成，该变量就被回收 。
全局变量：它是在函数外部定义的，作用域是整个文件 。全局变量可以直接在函数里面应用，但是如果要在函数内部改变全局变量，必须使用global关键字进行声明 。
注意 ：默认值在函数定义作用域被解析
在定义函数时 ， 就已经执行力它的局部变量
python中不可变类型是共享内存地址的：把相同的两个不可变类型数据赋给两个不同变量a，b ， a，b在内存中的地址是一样的 。
关于python函数和过程和python中函数和方法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。
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