# 함수 정의 방법
# def 함수명(parameter):
# code
# 함수 호출
# 함수명(parameter)
# 함수 선언 위치 종료
# 예제1
def hello(world):
print("Hello",world)
hello("Python!")
hello(7777)
# 예제2
def hello_return(world):
val = "Hello" + str(world)
return val
str = hello_return("Python!!!!!")
print(str)
# 예제3(다중리턴)
def func_mul(x):
y1 = x * 100
y2 = x * 200
y3 = x * 300
return y1, y2, y3
val1, val2, val3 = func_mul(100)
print(type(val1),val1, val2, val3)
# 예제3_2(데이터 타입 반환)
def func_mul2(x):
y1 = x * 100
y2 = x * 200
y3 = x * 300
return [y1, y2, y3]
lt = func_mul2(100)
print(lt, type(lt))
# 예제4
# *args, *kwargs
def args_func(*args):
# for t in args:
# print(t)
for i,v in enumerate((args)):
print(i, v)
args_func('kim')
args_func('kim', 'Park')
args_func('kim', 'Park', 'Lee')
# kwargs
def kwargs_func(**kwargs):
for k, v in kwargs.items():
print(k, v)
kwargs_func(name1='Kim')
kwargs_func(name1='Kim', name2="Park", name3='Lee')
# 전체 혼합
def example_mul(arg1, arg2, *args, **kwargs):
print(arg1, arg2, args, kwargs)
example_mul(10, 20)
example_mul(10, 20, 'park', 'kim', age1=24, age2=35)
# 중첩함수(클로저)
# 파이썬 - 데코레이터
def nested_func(num):
def func_in_func(num):
print('>>>>',num)
print("in func")
func_in_func(num + 10000)
nested_func(10000)
# 예제6(hint)
def func_mul3(x: int) -> list:
y1 = x * 100
y2 = x * 200
y3 = x * 300
return [y1, y2, y3]
print(func_mul3(5))
# 람다식 예제
# 람다식 : 메모리 절약, 가독성 향상, 코드 간결
# 함수는 객체 생성 -> 리소스(메모리) 할당
# 람다는 즉시 실행(Heap 초기화)
# 일반적 함수 -> 변수 할당
def mul_10(num: int) -> int:
return num * 10
var_func= mul_10
print(var_func)
print(type(var_func))
print(var_func(10))
# 람다(lambda)
lambda_mul_10 = lambda x: x*10
print('>>>', lambda_mul_10(10))
# 즉시 람다를 바로 작성해서 함수의 인자로 함수를 넘긴 것
def func_final(x, y, func):
print( x * y * func(10))
func_final(10, 10, lambda_mul_10)
print(func_final(10, 10, lambda x : x * 1000 ))
