使用pycharm然后直接使用F12就可以直接转到函数定位位置
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也可以使用Structure查看函数，直接就可以定位到函数位置
1、print()函数：打印字符串;
2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;
3、len()函数：计算字符长度;
4、format()函数：实现格式化输出;
5、type()函数：查询对象的类型;
6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;
7、id()函数：获取对象的内存地址;
8、help()函数：Python的帮助函数;
9、s.islower()函数：判断字符小写;
10、s.sppace()函数：判断是否为空格;
11、str.replace()函数：替换字符;
12、import()函数：引进库;
13、math.sin()函数：sin()函数;
14、math.pow()函数：计算次方函数;
15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;
16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;
17、time.sleep()函数：停止一段时间;
18、random.randint()函数：产生随机数;
19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;
20、file.read()函数：读取文件返回字符串;
21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;
22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;
23、split()函数：用什么来间隔字符串;
24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;
25、isalpha()函数：判断是否全为字符;
26、isdigit()函数：判断是否全为数字;
27、 lower()函数：将数据改成小写;
28、upper()函数：将数据改成大写;
29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;
30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;
31、file.write()函数：写入函数;
32、file.writeline()函数：写入文件;
33、abs()函数：得到某数的绝对值;
34、file.sort()函数：对书数据排序;
35、tuple()函数：创建一个元组;
36、find()函数：查找 返回的是索引;
37、dict()函数：创建字典;
38、clear()函数：清楚字典中的所有项;
39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;
40、 get()函数：查询字典中的元素。
…………
。 say_id就是对象的函数，你能够调用它。每个对象的函数都需要一个self参数，表示[color]这个对象。 图形界面的奥秘其实并不深奥。我相信很多人学习windows编程都是从写一个窗口开始的，而且都是从尝试理解那个消息和事件驱动的模型入手的。大体的过程是这样的，窗口就是用象素画出来的。你可以把一个窗口想象成一个窗口，也可以把窗口看成一堆象素的集合。就像有人说看女色不过是皮肉色相一样。 而对于图形界面的操控一般是通过鼠标和键盘来完成的。鼠标在屏幕上有一个自己的形象，那就是一个箭头（当然你也可以调整这个图形为其他好玩的东西，it is your freedom）。而键盘呢则一般表示为一个虚线的框，表示这个是键盘的”焦点“所在的地方。 或者是编辑框中闪动的竖杠。 Python函数这两点中有一个共同点，就是都有一个位置来确定要操作的对象。你点下鼠标的时候，你操作的就是鼠标的箭头尖端指向的那个空间，而键盘按下也是在其焦点所在的控件那儿放声。 然后就像一封信一样从操作系统投递到了窗口所在的应用程序。然后应用程序有一个事先注册的”窗口过程“，其实就是一个函数，用来接收这封“信”。其实就是接收到传过来的参数。 然后再进行一些判断，作出一定的响应。这个就是所谓的事件驱动。在没有冗长的代码，和展示所有细节的情况下，如果你真的以前对这个过程一无所知，肯定会觉得非常茫然。这个一笔带过的叙述其实只是让你有一个感性的认识。其实在Python中使用窗口根本不用管诸葛么多。 基本上只是把自己要的窗口和控件，给一些位置的参数，一些文字的提示内容的参数就能把窗口摆好，显示出来。然后再通过代码告诉Python函数 ，当“这个按钮按下的时候执行这个函数”源码天空 ，然后就能让窗口有响应。 最后记得给一个退出窗口的办法就一切OK了。其中能省的复杂度基本上都被库给隐藏掉了。付出的代价是慢一些，但是我就不相信你能感觉出来，除非你用的电脑连vcd都看不流畅。所以大可放心的享受这种便利。
打字不易，如满意，望采纳。
python 的函数参数类型分为4种：
1.位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数，位置参数也可以叫做必要参数，函数调用时必须要传的参数。
当参数满足函数必要参数传参的条件，函数能够正常执行：
add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应，且少一个参数都不可以
当我们运行上面的程序,输出:
当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了一个参数时，程序会抛出异常
add(1)
当我们运行上面的程序,输出：
当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了三个参数时，程序会抛出异常
add(1,2,3)
当我们运行上面的程序,输出
2.关键字参数：用于函数调用，通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。
add(1,2) # 这种方式传参，必须按顺序传参：x对应1，y对应:2
add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数（可以不按顺序）
正确的调用方式
add(x=1, y=2)
add(y=2, x=1)
add(1, y=2)
以上调用方式都是允许的，能够正常执行
错误的调用方式
add(x=1, 2)
add(y=2, 1)
以上调用都会抛出SyntaxError 异常
上面例子可以看出：有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的
3.默认参数：用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值，所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用，有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上
默认参数的函数定义
上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式，第二个是错误的，因为位置参数在前，默认参数在后
def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常
默认参数的函数调用
注意：定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象，容易掉坑
不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，int,string,float,tuple
可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变，dict,list
这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度，后续会写相关的专题文章讲解
举一个简单示例
4.可变参数区别:定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数
可变参数主要有两类：
*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*，args只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称
**kwargs：(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数，,将被分配给一个字典，参数名前带**，kwargs只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称
*args 的用法
args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数
语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词，args相当于一个变量名，可以自己定义的
在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。
还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加（*） 号
理解* * kwargs
**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict
下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注
os是python自带的系统模块，需要import使用
os 源于英文Operating System（操作系统）的缩写
cwd 则是源于Current Working Directory,中文意思是 当前工作目录
所以os.getcwd() 指获取当前工作目录
示例：
getcwd()方法语法格式如下：
总之，举例来讲，os.getcwd()、sys.path[0] （sys.argv[0]）和 file 的区别是这样的：
假设目录结构是：
然后我们在C:\test下面执行
这时sub_path.py里面与各种用法对应的值其实是：
无
path的准确定位对于import包，读写文件都非常重要，
如果一时不能理解，可以在文件执行开头多加几个
print帮助我们确定那个路径是我们希望拿到的，然后将其设为全局变量就好了
对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
input("提示性信息")
如：
input("请输入数字")
因为 Python 没有特别人为规定数据类型，数据类型是由计算机进行判定，所以我们 input() 输入的数据均默认作为字符串处理，而如果要输入一些数字，着需要 eval() 评估函数对字符串进行评估，化为语句（数字）。
print(...)
默认空一行，如果想不空行，则
print(...., end = "")
特性：
进制：
特性：
浮点数间运算存在不确定尾数，不是 bug
如：0.1+0.3 → 0.4
0.1+0.2 → 0.30000000000000004
这是由于在计算机中一切数据都是化为二进制进行存储的，而有的浮点数并不能完全化为相等的二进制数，只能无限趋近于二进制数。
如：0.1 →
解决方法：
四舍五入：
例如：z = 1.23e-4 + 5.6e+89j
z.real 获得实部，z.imag 获得虚部
三种类型存在一种逐渐“扩展”或“变宽”的关系：
整数 → 浮点数 → 复数
特点：
字符串有 2 类共 4 种表示方法：
扩展：
使用[]获取字符串中一个或多个字符
使用[M:N:K]根据步长对字符串切片
{参数序号:格式控制标记}
右对齐
^ 居中对齐 | 槽设定的输出宽度 | 数字的千位分隔符 | 浮点数小数精度 或 字符串最大输出长度 | 整数类型
b , c , d , o , x , X
浮点数类型
e , E , f , % |
填充、对齐、宽度这三个一组，例如：
"{0:=^20}".format("PYTHON")
→ '=======PYTHON======='
"{0:*20}".format("BIT")
→ '*****************BIT'
"{:10}".format("BIT")
'BIT '
剩下的三个一组，例如：
"{0:,.2f}".format(12345.6789)
→ '12,345.68'
"{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x".format(425)
→ '110101001,Σ,425,651,1a9,1A9'
"{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}".format(3.14)
'3.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%'
↓CloseCode↓
使用 raise 语句抛出一个指定的异常。
raise [Exception [, args [, traceback]]]
紧凑形式：适用于简单表达式的二分支结构
表达式1 if 条件 else 表达式2
例如：
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↓CloseCode↓
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
↓CloseCode↓
运行结果：
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例如：
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运行结果：
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由条件控制的循环运行方式
↓CloseCode↓
例如：
↓CloseCode↓
运行结果：
↓CloseCode↓
↓CloseCode↓
↓CloseCode↓
例如：
↓CloseCode↓
运行结果：
↓CloseCode↓
例如：
↓CloseCode↓
运行结果：
↓CloseCode↓
↓CloseCode↓
可选参数例如：
↓CloseCode↓
运行结果：
↓CloseCode↓
可变参数例如：
↓CloseCode↓
运行结果：
↓CloseCode↓
在函数定义中，经常会碰到 *args(arguments) 和作为参数 **kwargs(keyword arguments)。
（事实上在函数中，和才是必要的，args 和 kwargs 可以用其他名称代替）
*args 是指不定数量的非键值对参数。
**kwargs 是指不定数量的键值对参数。
*args 作为作为元组匹配没有指定参数名的参数。而 **kwargs 作为字典，匹配指定了参数名的参数。
*args 必须位于 **kwargs 之前。
args( 通常紧跟一个标识符，你会看到a或者args都是标识符)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。当你接收到一个用这种语法描叙参数时（比如你在函数def语句中对函数签名使用了星号语法），python会将此标识符绑定到一个元祖，该元祖包含了所有基于位置的隐士的接收到的参数。当你用这种语法传递参数时，标识符可以被绑定到任何可迭代对象（事实上，它也可以是人和表达式，并不必须是一个标识符），只要这个表达式的结果是一个可迭代的对象就行。
**kwds(标识符可以是任意的，通常k或者kwds表示)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。（python有时候会将命名参数称为关键字参数，他们其实并不是关键字--只是用他们来给关键字命名，比如pass,for或者yield，还有很多，不幸的是，这种让人疑惑的术语目前仍是这门语言极其文化根深蒂固的一个组成部分。）当你接收到用这种语法描叙的一个参数时（比如你在函数的def语句中对函数签名使用了双星号语法）python会将标识符绑定到一个字典，该字典包含了所有接收到的隐士的命名参数。当你用这种语法传递参数时，标识符只能被绑定到字典（我ID号I它也可以是表达式，不一定是一个标识符，只要这个表达式的结果是一个字典即可）。
当你在定义或调用一个函数的时候，必须确保a和k在其他所有参数之后。如果这两者同时出现，要将k放在a之后。
lambda函数返回函数名作为结果
↓CloseCode↓
例如：
↓CloseCode↓
运行结果：
↓CloseCode↓
谨慎使用lambda函数
