对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

只用一个 : ，表示从头到尾：

>>> L[:]
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

因此，L[:]实际上复制出了一个新list。

切片操作还可以指定第三个参数：

>>> L[::2]
['Adam', 'Bart']

第三个参数表示每N个取一个，上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。

把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。

定义可变参数的目的也是为了简化调用

如果想让一个函数能接受任意个参数，我们就可以定义一个可变参数：

def fn():
    print args

可变参数args的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数：

Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。

• Python自带的 int() 函数，其实就有两个参数。int()函数的第二个参数是转换进制，如果不传，默认是十进制 (base=10)，如果传了，就用传入的参数

• 函数的默认参数的作用是简化调用，你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候，又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。

• 由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以默认参数只能定义在必需参数的后面
  

# math包提供了sin()和 cos()函数，我们先用import引用它：

import math
def move(x, y, step, angle):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

这样我们就可以同时获得返回值：

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print x, y
151.961524227 70.0

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：

>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print r
(151.96152422706632, 70.0)

用print打印返回结果，原来返回值是一个tuple！

但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

在Python中，定义一个函数要使用 def 语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回。

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x    else:
        return -x

请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。

return None可以简写为return。

有了

# -*- coding: utf-8 -*-

要去u，也就是不要再写u'''...'''

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。

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试计算 fact(10000)

返回值是一个tuple！

但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。return None可以简写为return。

调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误

如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息

Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如   int()函数可以把其他数据类型转换为整数

sum()函数接受一个list作为参数，并返回list所有元素之和

借助抽象，我们才能不关心底层的具体计算过程，而直接在更高的层次上思考问题。

写计算机程序也是一样，函数就是最基本的一种代码抽象的方式。

Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用

用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。

添加

set的add()

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了

删除

set的remove()

>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错

 set 也是一个集合,遍历 set可以通过 for 循环实现

for 循环在遍历set时，元素的顺序和list的顺序很可能是不同的，而且不同的机器上运行的结果也可能不同

判断一个元素是否在set中速度很快

set存储的元素必须是不变对象

set存储的元素也是没有顺序的

set有一系列元素，无序，元素不重复

set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像

创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：

>>> s = set(['A', 'B', 'C'])