Python 基本语法：函数定义与使用详解

为参数提供默认值，调用时可省略。

def greet(name, greeting="Hello"):
    print(f"{greeting}, {name}")

greet("Charlie")          # Hello, Charlie
greet("David", "Hi")       # Hi, David

注意： 默认参数应为不可变对象（如数字、字符串、元组）。避免使用可变对象（如列表、字典）作为默认值，否则会导致意外行为。

# 错误示例：可变默认参数陷阱
def add_item(item, list=[]):
    list.append(item)
    return list

print(add_item(1))  # [1]
print(add_item(2))  # [1, 2] (意料之外的累积)

# 正确做法
add_item_safe(item, list=None):
    if list is None:
        list = []
    list.append(item)
    return list

3.4 可变参数

允许函数接收不定数量的参数。

• *args：接收任意数量的位置参数，打包为元组。
• **kwargs：接收任意数量的关键字参数，打包为字典。

def sum_all(*args):
    return sum(args)

print(sum_all(1, 2, 3))  # 6

def info(**kwargs):
    for k, v in kwargs.items():
        print(f"{k}: {v}")

info(name="Eve", role="Admin")

4. 返回值

函数可以使用 return 语句返回一个值。如果没有显式返回，函数默认返回 None。

def square(x):
    return x * x

result = square(5)
print(result)  # 25

Python 函数支持返回多个值，实际上是返回一个元组。

def get_min_max(numbers):
    return min(numbers), max(numbers)

min_val, max_val = get_min_max([10, 20, 30])
print(min_val, max_val)  # 10 30

5. 变量作用域

Python 中的变量作用域分为局部作用域（Local）、全局作用域（Global）和嵌套作用域（Enclosing）。

• 局部变量：在函数内部定义的变量，仅在函数内有效。
• 全局变量：在函数外部定义的变量，整个程序可见。

若需要在函数内修改全局变量，需使用 global 关键字声明。

count = 0

def increment():
    global count
    count += 1

increment()
print(count)  # 1

6. Lambda 表达式

Lambda 函数是一种匿名函数，通常用于需要简单函数的场合，如传递给高阶函数（map, filter, sorted）。

square = lambda x: x * x
print(square(5))  # 25

numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

7. 文档字符串 (Docstrings)

良好的函数应包含文档字符串，说明函数的用途、参数和返回值。使用三引号 """ 包裹。

def calculate_area(radius):
    """
    计算圆的面积
    
    参数:
        radius (float): 圆的半径
        
    返回:
        float: 圆的面积
    """
    import math
    return math.pi * radius ** 2

可通过 help() 函数查看文档。

8. 高级概念简介

8.1 闭包 (Closure)

内部函数引用了外部函数的变量，形成闭包。

def outer(x):
    def inner(y):
        return x + y
    return inner

add_five = outer(5)
print(add_five(10))  # 15

8.2 生成器 (Generator)

使用 yield 关键字的函数，每次调用返回一个值，适合处理大数据流。

def count_up_to(n):
    i = 1
    while i <= n:
        yield i
        i += 1

for num in count_up_to(5):
    print(num)

8.3 装饰器 (Decorator)

在不修改原函数代码的情况下增强其功能。

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before execution")
        func()
        print("After execution")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello")

say_hello()

9. 最佳实践与常见陷阱

1. 单一职责原则：每个函数应只完成一项明确的任务。
2. 避免过深嵌套：保持函数逻辑扁平化，便于阅读。
3. 异常处理：在函数内部捕获并处理可能的异常，保证健壮性。
4. 类型提示：使用 Type Hints 增加代码可读性和 IDE 支持。

def divide(a: float, b: float) -> float:
    if b == 0:
        raise ValueError("Cannot divide by zero")
    return a / b

10. 总结

函数是 Python 编程的核心构建块。掌握函数的定义、参数传递、返回值、作用域及高级特性，能够显著提升代码质量。建议在实际开发中多练习编写模块化函数，养成良好的编码习惯。