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
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。
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。
