1.局部变量和全局变量效率测试
局部变量的查询和访问速度比全局变量快，优先考虑使用，尤其是在循环的时候。
在特别强调效率的地方或者循环次数较多的地方，可以通过将全局变量转为局部变量提高运
行速度。
2.参数的传递
函数的参数传递本质上就是：从实参到形参的赋值操作。 Python 中“一切皆对象”，
所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以，Python 中参数的传递都是“引用传递”，不
是“值传递”。
具体操作时分为两类：
1. 对“可变对象”进行“写操作”，直接作用于原对象本身。
2. 对“不可变对象”进行“写操作”，会产生一个新的“对象空间”，并用新的值填
充这块空间。（起到其他语言的“值传递”效果，但不是“值传递”）
2.1 传递可变对象的引用
传递参数是可变对象（例如：列表、字典、自定义的其他可变对象等），实际传递的还是对
象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝，而是可以直接修改所传递的对象。
2.2 传递不可变对象的引用
传递参数是不可变对象（例如：int、float、字符串、元组、布尔值），实际传递的还是对
象的引用。在”赋值操作”时，由于不可变对象无法修改，系统会新创建一个对象。
2.3 浅拷贝和深拷贝
为了更深入的了解参数传递的底层原理，我们需要讲解一下“浅拷贝和深拷贝”。我们可以
使用内置函数：copy(浅拷贝)、deepcopy(深拷贝)。
浅拷贝：不拷贝子对象的内容，只是拷贝子对象的引用。
深拷贝：会连子对象的内存也全部拷贝一份，对子对象的修改不会影响源对象
2.4 传递不可变对象包含的子对象是可变的情况
传递不可变对象时。不可变对象里面包含的子对象是可变的。则
方法内修改了这个可变对象，源对象也发生了变化
2.5 参数的几种类型
2.5.1 位置参数 函数调用时，实参默认按位置顺序传递，需要个数和形参匹配。按位置传递的参数，称为：“位置参数”。
2.5.2 默认值参数 我们可以为某些参数设置默认值，这样这些参数在传递时就是可选的。称为“默认值参数”。默认值参数放到位置参数后面。
2.5.3 命名参数 我们也可以按照形参的名称传递参数，称为“命名参数”，也称“关键字参数”。
2.5.4 可变参数
可变参数指的是“可变数量的参数”。分两种情况：
1. *param（一个星号），将多个参数收集到一个“元组”对象中。
2. **param（两个星号），将多个参数收集到一个“字典”对象中。
2.5.5 强制命名参数
在带星号的“可变参数”后面增加新的参数，必须在调用的时候“强制命名参数”。
2.5.6 lambda 表达式和匿名函数
lambda 表达式可以用来声明匿名函数。lambda 函数实际生成了一个函数对象。
lambda 表达式的基本语法如下：
lambda arg1,arg2,arg3... : <表达式>
arg1/arg2/arg3 为函数的参数。<表达式>相当于函数体。运算结果是：表达式的运算结果。
2.5.7 eval()函数
功能：将字符串 str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
语法： eval(source[, globals[, locals]]) -> value
2.5.8 递归函数
递归函数指的是：自己调用自己的函数，在函数体内部直接或间接的自己调用自己。递归类
似于大家中学数学学习过的“数学归纳法”。 每个递归函数必须包含两个部分：
1. 终止条件
表示递归什么时候结束。一般用于返回值，不再调用自己。
2. 递归步骤
把第 n 步的值和第 n-1 步相关联。
*注意 递归函数由于会创建大量的函数对象、过量的消耗内存和运算能力。在处理大量数据时，谨
慎使用。
