定义一个什么都不做的函数
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；
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；
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：
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
代码如下:
>>> def printstr(str):
… print(str)
…
>>> printstr(“hello”)
hello
像c++一样，python支持默认参数
代码如下:
>>> def printstr(str=”nothing”):
… print(str)
..
>>> printstr()
nothing
再来看看传参方式
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[:]
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：
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：
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：
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：
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:
