# 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。

举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函数 fact(n)表示，可以看出：

fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n

所以，fact(n)可以表示为 n * fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。

于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

上面就是一个递归函数。可以试试：

>>> fact(1)
1
>>> fact(5)
120
>>> fact(100)
93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L

如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下：

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

Python自带的 int() 函数，其实就有两个参数，我们既可以传一个参数，又可以传两个参数：

>>> int('123')
123
>>> int('123', 8)
83

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。

我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:

def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

假设计算平方的次数最多，我们就可以把 n 的默认值设定为 2：

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

这样一来，计算平方就不需要传入两个参数了：

>>> power(5)
25

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：

# OK:def fn1(a, b=1, c=2):
    pass# Error:def fn2(a=1, b):
    pass

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(*args):
    print args

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

>>> fn()
()
>>> fn('a')
('a',)
>>> fn('a', 'b')
('a', 'b')
>>> fn('a', 'b', 'c')
('a', 'b', 'c')

定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值，就可以定义一个可变参数：

def average(*args):
    ...

这样，在调用的时候，可以这样写：

>>> average()
0
>>> average(1, 2)
1.5
>>> average(1, 2, 2, 3, 4)
2.4

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。

L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。

取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：

>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
...     r.append(L[i])
... 
>>> r
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：

>>> L[0:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

如果第一个索引是0，还可以省略：

>>> L[:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

也可以从索引1开始，取出2个元素出来：

>>> L[1:3]
['Lisa', 'Bart']

只用一个 : ，表示从头到尾：

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

切片操作还可以指定第三个参数：

>>> L[::2]
['Adam', 'Bart']

>>> L[-2:]
['Bart', 'Paul']

>>> L[:-2]
['Adam', 'Lisa']

>>> L[-3:-1]
['Lisa', 'Bart']

>>> L[-4:-1:2]
['Adam', 'Bart']

记住倒数第一个元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引，不包含结束索引。

>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[-3:]
'EFG'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

字符串有个方法 upper() 可以把字符变成大写字母：

>>> 'abc'.upper()
'ABC'

不注意精度问题会丢掉小数点后的部分

enumerate() 函数：

['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

变成了类似：

[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]

zip()函数可以把两个 list 变成一个 list：

>>> zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

 enumerate() 函数

['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

变成了类似：

[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]

zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。

2. 但是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。

for v in d.values():    print v# 85# 95# 59

for v in d.itervalues():
    print v
# 85
# 95
# 59

我们了解了如何迭代 dict 的key和value，那么，在一个 for 循环中，能否同时迭代 key和value？答案是肯定的。

首先，我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值：

>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> print d.items()
[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]

可以看到，items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：

>>> for key, value in d.items():
...     print key, ':', value
... 
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以， iteritems() 不占用额外的内存。

要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们可以用range(1, 11)：>>> range(1, 11)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：>>> L = []>>> for x in range(1, 11):...    L.append(x * x)... >>> L[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：>>> [x * x for x in range(1, 11)][1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]这种写法就是Python特有的列表生成式。利用列表生成式，可以以非常简洁的代码生成 list。

注：字符串可以通过 % 进行格式化，用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串。