摘要：默认参数设置默认参数时，有几点要注意一是必选参数在前，默认参数在后，否则的解释器会报错二是如何设置默认参数。注意此处，获得的其实是的拷贝，函数内对的改变不会影响到。使用递归函数需要注意防止栈溢出。
总是在最前面的叨逼叨
最近总是在想“成长”这两个很常常被提起的事情，这对于一个已经25岁的半中年而言，已经是一个不太能高频提起的词。
但是，最近一些事情吧，总让我觉得我的生长期似乎比正常人来的晚了些，一些属于青春期的标志，比如叛逆，比如和家长吵架等等最近才发生在我的身上。
而在这些所谓的斗争中，其实最核心不过是，我在被迫成长。温室里躲久了，似乎也会害怕外面的风吹雨打，但是如果这把年纪了还不走，这辈子是否就这样安稳不起波澜的一辈子呢？
会在小小的格子间里，抱怨着工作的各种奇怪症状，吐槽着奇奇怪怪的喜欢吃糖很大声的同事。
但是似乎这并不是我想要的，所以每当我写这些叨逼叨的时候，其实就是给自己打鸡血的时候，愿我们都心愿达成！
最近尝试开始刷leetcode题目，用Python刷。
然鹅被吊打的不要不要的，要开始回头看起数据结构和算法啦~
但是基础还是很重要滴，所以2018年的最后一个小目标呢，就是在2019年来临之前刷完正在看的Python教程。
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
这个是我们很熟悉的朋友，在以往的语法中都很了解了，在调用函数的时候，按顺序赋值。
默认参数
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；
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。
定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
可变参数
参数个数不确定的时候，我们考虑使用list或者tuple传参。
1.当我们有不定个数的参数时候，在位置参数前加上*，在函数内部接收到的就是一个tuple。这样就可以传入任意个数的参数。
2.当我们已经有一个list的时候，可以这么干↓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
可变参数可以传入0个或任意个参数。
关键字参数
关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
def person(name,age,**kw):
print("name:",name,"age:",age,"others:",kw)
**kw用来接受任意个数的关键词参数，它也可以啥都没有
和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去。
注意此处，kw获得的dict其实是extra的拷贝，函数内对kw的改变不会影响到extra。
命名关键字参数
我们在关键字参数中，只有在函数内才能检查kw到底传入哪些参数。
如果需要限制关键字参数的名字，就需要命名关键字参数，并用*隔开。
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了：
def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用。在具有默认值的时候，可不传入相关参数
使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个作为特殊分隔符。如果缺少，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数。
参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。递归函数
但是请注意，参数定义的顺序必须是：**必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
其实以前学递归的时候，第一个想到的是那个故事：
从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚和小和尚，有一天老和尚跟小和尚说：我给你讲个故事吧。从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚和小和尚....
但是递归不是死循环，总有一天还是会出来的，虽然用的是自己的套路。（很土的说法吧hhh）
来个正经的定义吧：在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
比如计算阶乘n!
用递归可以酱紫写↓
递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。
上面的代码的return中带了乘法表达式，所以不符合尾递归。
看了下廖老师的修改优化后的代码
def fact(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
在这次的计算中，每次都会把num - 1和producct的结果计算出来后再进行调用fact_iter函数，所以栈不会增长。
廖老师给了两个方法的栈对比图，虽然懵逼中，但是还是学习到了。
希望自己写的时候可以顺顺利利。
未优化前↓
优化后↓
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