python里面的函数是什么意思？

1、Python中的函数是什么意思？

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如果你需要实现一个功能，那么你需要用代码来实现。

那么Python中为你设置了一些固定功能的代码，实现一个功能的这些代码就是一个函数。

简而言之，函数就是实现特有的功能，你可以直接调用的内建函数。

2、函数举例

Python内置了许多函数，我们可以直接调用。

比如：abs函数，是用来求绝对值的。

如下图所示，a就是输入，b就是经过函数处理后得到的输出。

具体如何求绝对值？我们不管，abs帮我们做好了，我们只要把他需要的值给他就行了

如何理解“python中函数是一等公民”？

单纯的理解“python中的函数是一等公民”这句话，可能包含几层意思：

正确的理解是：第1点和第2点，不包含第3点的意思。

python中的函数是一等公民，重点想表述的是： 在python世界人人平等 。

人人平等的世界，至少应该包含两层意思：1. 身份地位平等； 2. 行使的权利平等。

打印结果是：

从上面的打印结果中可以看出：

1.Python 程序中的所有数据都是某个类的实例，因而是一个对象；

2.类本身也是一个对象。int, float, str, list, dict, set, fuction, module, NoneType, object, type等，这些类都是type类的实例，也是一个对象；

3.object类是所有类的基类

4.object是顶级父类

函数function和其他公民一样，他们的都有一个共同的身份：对象 。

在c++和java里，数据是数据，动作是动作，他俩的结合是类（class）。对于python，数据是数据，动作也可以是数据，这个牛逼的数据叫做对象object。

对于函数function来讲，既可以安静的做一个数据，又可以优雅的执行动作。

Python 官方文档里这样解释 对象（object） 的含义：Python 中的对象是对数据的抽象，Python 程序中所有数据都是由对象或者对象间的关系来表示的。每个对象都有各自的编号、类型和值。

两个祖先（a和b）占了相邻的两块内存，一个可以与它的“后代”共用内存，一个却只能让“后代”另立门户；当它们走完自己的生命周期后，b会马上被当垃圾回收，内存地址遗产被剥夺，然而a却形灭而实存，荫庇后世。

Python为这些对象倾斜资源，也就是为某种阶层固化提供了合法性。划分的依据是因为它们比较常用，共用内存就意味着减少开支，提高内存使用效率。

这就是Python有趣的地方了，一面是全体公民，一面是特权种族，组成了看似矛盾的二元对立结构。

参考：

python模块与函数的区别和联系？

Python模块和Python函数都是Python中的重要概念，但是它们的作用和用法有所不同。

Python模块指的是包含Python代码的文件，通常以.py文件扩展名结尾。模块中可以包含多个函数、类和变量等，并且可以通过导入该模块来访问其中的内容。Python中有许多内置的模块，如math、random等，也可以自定义模块。模块的作用是将功能封装在一个文件中，方便代码管理和重用。

Python函数是一段可重复使用的代码块，它接受输入参数并执行一系列操作，最后返回一个输出值。函数可以接受任意数量的输入参数，也可以返回任意数量的输出值。函数的作用是将一些重复的代码封装在一起，方便代码重用和维护。

模块和函数之间的联系在于，一个模块可以包含多个函数，而函数通常定义在模块中。在Python中，可以通过导入模块来使用其中的函数。例如，如果有一个名为example.py的模块，其中包含一个名为add的函数，可以使用以下代码导入该模块并调用该函数：

import example

result = example.add(2, 3)

此外，Python中还可以定义在函数内部的函数（也称为嵌套函数），这些函数可以在包含它们的函数中使用，但在函数外部无法访问。

深入理解Python reduce函数

例如上面的例子，实现一个整形集合的累加。假设lst = [1,2,3,4,5],实现累加的方式有很多：

第一种：用sum函数。

sum(lst)

第二种：循环方式。

def customer_sum(lst):

result = 0

for x in lst:

result+=x

return result

def customer_sum(lst):

result = 0

while lst:

temp = lst.pop(0)

result+=temp

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print customer_sum(lst)

第三种：递推求和

def add(lst,result):

if lst:

temp = lst.pop(0)

temp+=result

return add(lst,temp)

else:

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print add(lst,0)

第四种：reduce方式

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst)

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst,0)

有一个序列集合，例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],统计这个集合所有键的重复个数，例如1出现了两次，2出现了两次等。大致的思路就是用字典存储，元素就是字典的key,出现的次数就是字典的value。方法依然很多

第一种：for循环判断

def statistics(lst):

dic = {}

for k in lst:

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print(statistics(lst))

第二种：比较取巧的，先把列表用set方式去重，然后用列表的count方法

def statistics2(lst):

m = set(lst)

dic = {}

for x in m:

dic[x] = lst.count(x)

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print statistics2(lst)

第三种：用reduce方式

def statistics(dic,k):

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print reduce(statistics,lst,{})

或者

d = {}

d.extend(lst)

print reduce(statistics,d)

通过上面的例子发现,凡是要对一个集合进行操作的，并且要有一个统计结果的，能够用循环或者递归方式解决的问题，一般情况下都可以用reduce方式实现。