函数是python为了代码最大程度的重用和最小化代码冗余而提供的最基本的程序结构。函数也是一种设计工具，使用函数，我们也可以把复杂的系统分解为可管理的部件
今天是「DevOps云学堂」与你共同进步的第 34 天 Helm是Kubernetes的包管理器。我们大部分时间花在使用现成的Chart上。但通常企业中应用部署的情况下，我们会具有开发创建Helm Chart的必要性。
当使用参数调用宏时，会将参数替换为宏主体，并与其他输入文件一起检查结果，以进行更多的宏调用,可以将部分来自宏主体和部分自变量的宏调用组合在一起。例如，
def square(x): return x**2 >>> square <function square at 0x031AA230> >>> dir(square) ['__call__', '__class__', '__closure__','__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__','__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__ha
第四篇内容，这次介绍下函数的基本用法，包括函数的定义、参数的类型、匿名函数、变量作用域以及从模块导入函数的方法，目录如下所示：
一年一度的1024又来了，1024最初源自于一个论坛，他的回帖机制是，新用户发过帖之后，过1024秒之后才能再发一帖。
函数是将一些语句集合在一起的部件，它们能够不止一次地在程序中运行。函数还能计算出一个返回值，并能够改变作为函数输入的参数，而这些参数在代码运行时也许没次都不相同。
一、函数基础 函数可以计算出一个返回值。作用：最大化代码重用，最小化代码冗余，流程的分解 1、函数相关的语句和表达式 语句 例子 Calls myfunc(‘diege','eggs',meat=lit) #使用函数 def,return,yield def adder(a,b=1,*c): return a+b+c[0] global changer(): global x;x='new' lambda Funcs=[lambad x:x**2,lambad x:x*3] 2、编写函数 def是可执行的代码，实时执行的，Python中所有语句都是实时执行的，if,while，def可嵌套,可以出现在任何地方，但往往包含在模块文件中， 并早模块导入时运行，函数还可以通过嵌套到if语句中去实现不同的函数定义。 def创建了一个对象并将其赋值给某一个变量名。 return将一个结果对象发送给调用者。 函数是通过赋值（对象引用)传递的。
有效的函数名以字母或下划线开头，后面跟字母，数字或下划线，注意：不能用数字开头。
process.env它是什么？process.env 是父线程的环境变量的副本，除非另有说明。 对一个副本的更改在其他线程中不可见，对本机附加组件不可见（除非 worker.SHARE_ENV 作为 env 选项传递给 Worker 构造函数），如下：
在我们详细研究可靠的空安全和FFI之前，让我们讨论一下Dart平台如何将它们适合我们的目标。编程语言倾向于共享许多的功能。例如，许多语言都支持面向对象的编程或者可以在Web上运行。真正使语言与众不同的是它们独特的功能组合
这章有关Python中被认为高级的特性——就是说并不是每个语言都有的，也是说它们可能在更复杂的程序或库中更有用，但不是说特别特殊或特别复杂。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
本文最初发布于 stitcher 博客， 经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
【模板标签】 模板标签用"{{"和"}}"括起来 【注释】 {{/* a comment */}} 使用“{{/*”和“*/}}”来包含注释内容 【变量】 {{.}} 此标签输出当前对象的值 {{.Admpub}} 表示输出Struct对象中字段或方法名称为“Admpub”的值。 当“Admpub”是匿名字段时，可以访问其内部字段或方法,比如“Com”：{{.Admpub.Com}} ， 如果“Com”是一个方法并返回一个Struct对象，同样也可以访问其字段或方法：{{.Admpub.Com.Field1
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/Functions.html
JS的闭包，是一个谈论得比较多的话题了，不过细细想来，有些人还是理不清闭包的概念定义以及相关的特性。
和生成器一样，装饰器也是Python独有的概念，面试中非常容易被考察到。这篇文章从以下角度尝试解析Python装饰器：
如果在开发程序时，需要某块代码多次，但是为了提高编写的效率以及代码的重用，所以把具有独立功能的代码块组织为一个小模块，这就是函数
Python 条件语句跟其他语言基本一致的，都是通过一条或多条语句的执行结果（ True 或者 False ）来决定执行的代码块。
函数是python程序中的基本模块化单位，它是一段可重用的代码，可以被多次调用执行。函数接受一些输入参数，并且在执行时可能会产生一些输出结果。函数定义了一个功能的封装，使得代码能够模块化和组织结构化，更容易理解和维护。在python中，函数可以返回一个值或者不返回任何值，而且函数的参数可以是任何python对象，包括数字、字符串、列表、元组等。python内置了许多函数，同时也支持用户自定义函数。
抽象 抽象 抽象是数学中非常常见的概念。举个例子： 计算数列的和，比如：1 + 2 + 3 + ... + 100，写起来十分不方便，于是数学家发明了求和符号∑，可以把1 + 2 + 3 + ... + 100记作：
delete = users.pop(0)可以将删除的数据存储在delete中，而del仅仅是删除
一、异常基础 1、基础 try/except/else：【else是可选的】捕捉由代码中的异常并恢复，匹配except里面的错误，并执行except中定义的代码，后继续执行程序（发生异常后，由except捕捉到异常后，不会中断程序，继续执行try语句后面的程序） try首行底下的代码块代表此语句的主要动作：试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器，而else分句（如果有）则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为 （发生异常时程序会中断程序，只不过会执行finally后的代码） raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例，而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 扩展 try/except/finally 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行，无论是否有异常引发，而且不也不管异常是否被except分句捕捉到。finally有没有异常都执行 try/except/else： except捕捉到对应的异常才执行。else 没有异常才执行、 也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常，而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行，finally分句无法释放发生异常都执行。 2、try语句分句形式 分句形式 说明 except: 捕捉所有（其他）异常类型 except name: 只捕捉特定的异常 except name,value: 捕捉所有的异常和其额外的数据（或实例） except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常 except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常，并取得其额外数据 else: 如果没有引发异常，就运行 finally: 总是会运行此代码块，无论是否发生异常 空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常，可以从内置的 sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组，而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称， 以及相关的额外数据（如果有）。就基于类的异常而言，这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。 sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理，就返回包含了三个None值的元组。 否则，将会返回（type,value和traceback) *type是正在处理的异常的异常类型（一个基于类的异常的类对象） *value是异常参数（它的关联值或raise的第二个参数，如果异常类型为类对象，就一定是类实例） *traceback是一个traceback对象，代表异常最初发生时所调用的堆栈。 3、try/else分句 不要将else中的代码放入try:中。保证except处理器只会因为包装在try中代码真正的失败而执行，而不是为else中的情况行为失败而执行。 else分句，让逻辑封明确 4、try/finally分句 python先运行try: 下的代码块： 如果try代码块运行时没有异常发生，Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。 如果try代码块运行时有发生异常，Python依然会回来运行finally代码块，但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。 try: Uppercase(open('/etc/rc.conf'),output).process() finally: open('/etc/rc.conf').close 5、统一try/except/finally分句 2.5版本后可统一（包括2.5版本） try: main-action: except Exception1: hander1 except Exception2: hander2 ... else: else-block finally: finally-block 这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码（m
函数允许程序的控制在不同的代码片段之间切换，函数的重要意义在于可以在程序中清晰地分离不同的任务，将复杂的问题分解为几个相对简单的子问题，并逐个解决。即“分而治之”。
Code objects 是 CPython 实现的低级细节。 代码对象是 CPython 对一段可运行 Python 代码的内部表示，例如函数、模块、类体或生成器表达式。当你运行一段代码时，它会被解析并编译成一个代码对象，然后由 CPython 虚拟机 (VM) 运行。代码对象包含直接操作 VM 内部状态的指令列表，例如“将堆栈顶部的两个对象加在一起，将它们弹出，然后将结果放入堆栈”。这类似于像 C 这样的语言的工作方式：您将代码编写为人类可读的文本，该代码由编译器转换为二进制格式，然后运行二进制代码（C 的机器代码和 Python 的所谓字节码）直接由 CPU（对于 C）或由 CPython VM 的虚拟 CPU 执行。
Python 函数是一组相关语句，旨在执行计算、逻辑或评估任务。这个想法是将一些常见或重复完成的任务放在一起并创建一个函数，这样我们就可以一次又一次地为不同的输入编写相同的代码，而不是一次又一次地调用函数来重用其中包含的代码。
llvm是当前 编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前缺乏官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。（PS:初步翻译文档放在github上了，需要可自取，也欢迎提PR共同完善）
在求职Python开发岗位的过程中，扎实掌握基础语法是成功应对面试的关键。本篇博客将聚焦Python基础语法，梳理面试中常见的问题、易错点，并提供实用的代码示例，帮助您在面试中展现出深厚的技术功底，从容应对挑战。
随着时间的推移，Swift 引入了许多新的属性，用来在源代码中传递额外信息。现有代码可以利用新的构造来改进，引入新功能，提供新的编译检查，更好的性能等等。但是，现有代码引入新属性意味着不能在旧的编译器上使用。自然而然你会想到用条件编译来解决该问题。例如可以使用#if 检查编译器版本，查看是否可以使用@preconcurrency属性：
你是否遇到过"callbacks"一词，但是不知道这意味着什么？别着急。你不是一个人。许多JavaScript的新手发现回调也很难理解。
这一章介绍了平时可能不太会用到的C++特性，内容比较杂。其中有类似枚举，联合，局部类这样之前就用过的特性，也有类成员指针，局部类这样新了解的特性。其中个人觉得19.1对new和delete的讨论很重要，19.2的RTTI介绍也扩展了我们编码的自由度，最后19.8的位域让我们可以更方便地进行位运算。
React 使用可重用组件作为应用程序的基本单元。然而，我们有时会编写过于冗长和难以阅读的组件，包括从逻辑到显示呈现的所有内容。这会导致调试和修复困难。
本文参考这篇文章，比较了argparse、click的区别。尽管只用某一个也不是不可以，但我觉得我还是挺有必要进行一下对应的对比。
以下为test.html文件的内容，里面使用了一个template语法{{.}}。
Python 拥有丰富强大的功能和表达特性，其中之一便是装饰器，装饰器能够在不改变函数、方法、类本身的情况下丰富他们的功能。 比如，我们有一个函数 func ，我们希望在不改变函数的前提下记录函数运行的时间。 再比如，web 开发中，对于某一功能 vip_func ，只允许 VIP 用户使用，在不改变该函数本身的情况下，该如何做呢？ 类似的例子还有很多，今天我们结合大量的例子来谈谈装饰器。对装饰器不太了解的同学，准备空闲的 30 分钟，打开编辑器，一起开始本周的学习之旅吧！ 1、关于函数你应该知道 在正式介
lambda表达式是一行的函数。它们在其他语言中也被称为匿名函数。即，函数没有具体的名称，而用def创建的方法是有名称的。如果你不想在程序中对一个函数使用两次，你也许会想用lambda表达式，它们和普通的函数完全一样。而且当使用函数作为参数的时候，lambda表达式非常有用，可以让代码简单，简洁。
如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的,变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称,两种最基本的变量作用域,第一种是局部变量,第二种是全局变量.定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域,而局部变量只能在其被声明的函数内部访问,全局变量则可以在整个程序范围内访问.
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
函数是 “ 一系列命令的集合”，我们可以通过调用函数来自动执行某一系列命令。虽然经常性地出现于文章中的print()是被录入在Python的标准库中的函数，但是，程序员亦可创建自己的函数。 如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。同时，对于函数也需要设定参数，函数可以根据参数的值来执 行各种指令。在Python中，可以通过使用列表或者双精度浮点型变量来灵活指定参数。同时，也可以将函数运行的结果作为返回值返回。 函数可以多次调用。所以，如果设计出出色的函数，那么在编写复杂的程序时可以将行文简洁地记述出来。
实际上我们在定义函数的时候，如果省略了星号，那么在调用函数的时候必须要省略星号，除非我们拆解后的参数个数刚好相等。
函数装饰器让我们在源代码中“标记”函数以增强其行为。这是强大的东西，但要掌握它需要理解闭包—当函数捕获在其体外定义的变量时，我们就得到了闭包。
2020 年 7 月 28 日，Solidity 编译器的次要版本升至 0.7.0. 变更日志[3]上包含 32 个修改要点。在 Solidity 文档上也用了一整页介绍 0.7.0 的突破性更新[4]。
组件里定义的prop都是单向数据流，只能通过父级组件对齐进行修改，组件本身不能修改props的值，只能修改定义在data里的数据，非要修改，也是通过后面介绍的自定义事件通知父级，由父级来修改；
原文：http://mindprod.com/jgloss/unmain.html
总之，我们的口号是—— Write Everywhere, Read Nowhere
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