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本章导读
一，函数的优势
1，提高复用性
2.将大问题分解成一系列的小问题
3.利于维护
顺序式
?提高效率，抽象成函数
二，函数的定义
三要素：参数，函数体，返回值
def 函数名（参数）：
??????? 函数体
??????? return 返回值
?2.1 函数的参数
?2.1.1位置参数
??????? ·一般用在参数较少的情况
?
?第一个和第三个都会发生错误
?2.1.2 关键字参数
?
function(1,y=2,z=1)?`不能为同一个形参重复传值；
系统会报错
?2.1.3 默认参数
?
?
?有默认参数的形参放在后面
?默认参数应该设置成一个不可变类型（数字，字符串，元组）
造成这个看似有记忆功能的原因是，当使用可变参数时，默认参数的地址从来没有变过，在执行第一次函数的时候，默认参数发生改变，地址不会发生改变，每次操作都是在这个地址上的列表操作
?
使用不可变参数的时候，不会产生这样的“记忆功能”
实现可变参数
?
2.1.4? 可变长参数? *args
·实参打散
?
?用*号实现列表的，字符串等的打散
?2.1.5? 可变长参数? **kwargs
·可变长参数的组合使用
2.2 函数体
2.2.1 全局与局部变量
局部变量：仅在函数体内定义和发生作用;
全局变量：外部定义的都是全局变量：
???? ·全局变量可以在函数体内直接使用
可以通过global 在函数体内定义全局变量
z的可以顺利输出
?2.2.2 返回值
?单个返回值
多个返回值——以元组形式
元组的解包赋值
?可以有多个返回值（多个return语句），但只能执行一个
?没有return语句，返回值是None
?
?2.2.3几点建议
1、函数及其参数的命名参照变量的命名
??????? ·字母小写及下划线组合
????????·有实际意义
2、应包含简要阐述函数功能的注释，注释紧跟函数定义后面
3、函数定义前后各空两行
?2.3 函数编程实例
2.4 匿名函数
?2.4.1 基本形式
lambda 变量：函数体
?2.4.2常用用法?
在参数列表中最适合使用匿名函数，尤其是与key=搭配
????????·排序sort（）sorted（）
?.sort（）是永久性的排序，会改变原始数据，sorted（）是暂时性的排序
?第一个程序是目的是根据元组第0个元素升序排序
?第二个程序是目的是根据元组第1个元素升序排序
?第三个程序是目的是根据元组元素和升序排序
?如果要降序排序的话，在后面加reverse=ture
?????????·max（） min（）
?三，面向对象和面对过程
面向过程——以过程为中心的编程思想，以"什么正在发生"为主要目标进行编程。冰冷的，程序化的
面向对象——将现实世界的事物抽象成对象，更关注"谁在受影响”，更加贴近现实。有血有肉，拟人(物)化的
答案在末尾
?四，知识总结
答案
import random
def get_input():
#获取数据
pro_A = eval(input("输入球员A得分概率："))
num_of_game = eval(input("比赛场次："))
pro_B = round(1 - pro_A, 2)
print("比赛次数：",num_of_game)
print("A的概率为：",pro_A)
print("B的概率为：",pro_B)
return pro_A,pro_B,num_of_game
def sim_n_game(pro_A,pro_B,num_of_game): #比赛的A，B在n场中赢得的场数
win_A,win_B = 0,0
for i in range(num_of_game):
score_A,score_B = sim_one_game(pro_A,pro_B)
if score_A > score_B :
win_A += 1
else:
win_B += 1
return win_A,win_B
def sim_one_game(pro_A,pro_B): #比赛一场的分数返回
score_A,score_B = 0,0
while not gameover(score_A,score_B):
if random.random() < pro_A:
score_A +=1
else:
score_B +=1
return score_A, score_B
def gameover(score_A,score_B): #当A或B有一个达到21分，返回1；
return score_A == 21 or score_B == 21
def print_sum(win_A,win_B,num_of_game):
print("A赢得场次为{0}，概率为{1:.1%}".format(win_A,win_A/num_of_game))
print("B赢得场次为{0}，概率为{1:.1%}".format(win_B,win_B/num_of_game))
def main():
pro_A,pro_B,num_of_game = get_input() #获取数据
win_A,win_B = sim_n_game(pro_A,pro_B,num_of_game) #返回结果
print_sum(win_A,win_B,num_of_game) #结果输出
main()