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简单的函数演示：
这个enumerate 函数挺有意思，用一次就爱不释手，可以自己去敲敲代码感受一下。
2：上面仅仅是简单的一个展示已经存在的书籍名称，加入我新增了一本书，新增完成之后，我需要再show一下目前我有那些书呢?
如果没有函数之前，我们肯定需要再次执行一遍所有有关print的代码，但是函数的功能就是让我们减少重复冗余的代码，只要再次调用show_book()即可。
再举一个简单的例子，在一个函数内调用另外一个函数，并传递参数
首先来看一个函数间的调用
类方法：
执行结果：
metaclass能有什么用处，先来个感性的认识：
1.1 在wiki上面，metaclass是这样定义的：In object-oriented programming,
a metaclass is a class whose instances are classes.
Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,
a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.
也就是说metaclass的实例化结果是类，而class实例化的结果是instance。我是这么理解的：
metaclass是类似创建类的模板，所有的类都是通过他来create的(调用 new )，这使得你可以自由的控制
创建类的那个过程，实现你所需要的功能。
当然你也可以用函数的方式（下文会讲）
4.1 用类的形式
4.1.1 类继承于type, 例如： class Meta(type):pass
4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为Meta（继承于type的类）
4.2 用函数的形式
4.2.1 构建一个函数，例如叫metaclass_new, 需要3个参数：name, bases, attrs，
name: 类的名字
bases: 基类，通常是tuple类型
attrs: dict类型，就是类的属性或者函数
4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为函数metaclas_new
5.1 basic
metaclass的原理其实是这样的：当定义好类之后，创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间，创建
好了之后再调用type的 init 方法初始化（做一些赋值等）。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。
说说这个方法： new (cls, name, bases, attrs)
cls: 将要创建的类，类似与self，但是self指向的是instance，而这里cls指向的是class
name: 类的名字，也就是我们通常用类名. name 获取的。
bases: 基类
attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性），也可以是函数（类方法）。
所以在创建类的过程，我们可以在这个函数里面修改name，bases，attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是
getattr和setattr（just an advice)
下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法
或者下面来一个号理解的例子
执行结果：
先来介绍内部类与外部类是什么？
看源码解析：
内部类调用外部类的类属性和类方法
参考文献1
参考文献2
参考文献3
分析如下：
首先调用deco函数，打印三条语句，就是前三条
因为deco函数有返回值，返回的是你传递的参数，也就是myfunc的引用。
第10行的myfunc为你deco函数的返回值，也就是myfunc
第11行调用的myfunc()，其实调用的是deco返回值的函数，也就是你传递的函数的引用。
如有不明白的地方，请继续追问！
inname = r"C:\Python27\esri.shp"
outname = "outname.cst"
# 在此处调用该函数。函数体定义必须放在调用以前。可以通过import
read_ESRT_……(file = inname, fileOut = outname)
# 这两个参数只是字符串而已，指明你的文件路径。注意在python中，若有 \ 号，则最好使用 \\ 双斜杠，或者如上例，加上前缀 r
这里来给大家演示一下，函数的定义或构造，并调用函数来实现封装后的效果。
首先我们来看看想实现下面的这个效果，如果不使用函数应该怎么实现。
以上两种返回结果都是1-9这几个数字。
以上两种方法，第一种代码重复率太高，代码美观效果太差，虽然能实现效果，但是因为数量比较少，还能手工打出来这几行代码，如果是打印1-100000就很难实现了。这时候for循环还是可以实现的，但是for循环只能实现类似的数字和变量循环，无法进行复杂的功能开发。鉴于此，函数这个概念就被python引入了，下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的，还是两种方法。
这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了，这种类型的语法，不仅可以反复使用，而且封装后的代码更美观。
random() 函数命名来源于英文单词random(随机)。
randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。
random.randint() 函数的例子：
用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n：a=n=b
a必须小于或等于b，否则报错。
其他random的方法：
无
随机数是用于生成测试入参的好办法，也常见于各种需要随机的场合。
但是每次随机带来的不确定性也会造成某些验证功能的困难，因此可以使用random.seed()通过指定随机的种子值保证每次生成随机数是同一序列的伪随机数。观察下面的输出：
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
