python核心语法（四）- 函数
一.介绍
1.1 定义
函数是可重复调用的代码块，用来实现特定功能。
1.2 语法
def 函数名(参数1, 参数2, ...):
"""函数文档字符串（可选，说明函数功能）"""
# 函数体：实现功能的代码
执行语句
return 返回值 # 可选，没有则默认返回None
1.3 注意事项
1.参数相关
默认参数：禁用列表 / 字典（可变对象），改用 None（内部初始化：lst = [] if lst is None else lst）
参数顺序：必选 → 默认 → *args → **kwargs（违反直接报错）
可变对象传参：函数内修改会影响外部（传副本lst.copy()避免）
2. 作用域相关
修改全局变量加global，修改嵌套变量加nonlocal
未声明直接赋值全局变量 → 被识别为局部变量（报错）
3. 返回值相关
无 return 的函数 → 默认返回 None（别误判有返回值）
多返回值本质是元组，解包时数量要匹配（否则报错）
4. 递归函数
必须写明确终止条件，递归深度≤约 1000 层（否则报 RecursionError）
二.参数与返回值
2.1参数方式及对比
| 对比维度 | 位置参数 | 默认参数 | 关键字参数 | 可变位置参数 (*args) | 可变关键字参数 (**kwargs) | 解包传参 |
| 参数数量 | 固定 | 固定 | 固定 | 任意数量 | 任意数量 | 固定（解包后） |
| 参数顺序 | 严格要求 | 需在位置参数后定义 | 调用时可打乱 | 无 | 无 | 解包后需匹配函数定义顺序 |
| 接收数据类型 | 单个值 | 单个值 | 单个值 | 元组 | 字典 | 列表 / 元组 / 字典（解包为单个值） |
| 适用场景 | 参数数量固定、顺序明确 | 参数有常用默认值 | 参数多 / 怕记混顺序 | 不确定位置参数数量 | 不确定关键字参数数量 | 已有列表 / 字典，需快速传参 |
| 核心限制 | 少传 / 多传都会报错 | 1. 避免用列表 / 字典等可变对象做默认值；2. 必须在位置参数后定义 | 调用时需在位置参数之后 | 需在默认参数后、**kwargs前定义 | 必须在参数列表最后定义 | 解包后数量 / 名称需匹配函数定义（否则报错） |
2.2 返回值类型及对比
| 返回值形式 | 核心特点 | 关键注意事项 |
| 无返回值（默认） | 无return，默认返回None | 别误判有 “隐形返回值”，仅执行操作时用 |
| 单个返回值 | 返回单一值，类型不限 | 返回值类型需与调用处预期匹配 |
| 多个返回值 | 本质返回元组，可解包接收 | 解包时变量数量必须与返回值数量匹配（否则报错） |
| 返回容器（列表 / 字典） | 单个容器存储多个值，数量可灵活调整 | 空容器需考虑调用处的空值处理逻辑 |
三.变量作用域
3.1 定义
变量作用域指的是变量在程序中可以被访问、修改的范围。
3.2 类型
3.2.1 全局作用域（Global）
定义：在所有函数外部定义的变量，属于全局作用域。
特点：整个程序运行期间都存在，可被程序中所有函数 “读取”（默认不能直接修改，用 global 关键字声明）。
3.2.2 局部作用域（Local）
定义：在函数内部定义的变量，属于局部作用域。
特点：仅在定义它的函数内部可用，函数执行结束后变量会被销毁，外部无法访问。
3.2.3 非局部作用域（Enclosing）
定义：嵌套函数中，外层函数的变量对于内层函数来说，属于非局部作用域。
特点：内层函数可读取，(默认不能修改，需用 nonlocal 声明)。
3.3 作用域查找规则（LEGB）
L（Local）：先找当前函数 / 代码块的局部作用域；
E（Enclosing）：如果没找到，找嵌套外层函数的非局部作用域；
G（Global）：如果没找到，找全局作用域；
B（Built-in）：最后找 Python 内置的变量 / 函数。
四.匿名函数
4.1 本质
临时、简化的函数，无名称，仅实现一行简单逻辑
4.2 语法
# 语法结构：lambda + 参数列表 + : + 单个表达式
lambda 参数1, 参数2, ...: 表达式
4.3 lambda与常见内置函数的使用
4.3.1 lambda + sorted（最常用：自定义排序）
核心作用：指定排序的 “依据”，比如按元组 / 字典的某个值排序
极简语法：sorted(序列, key=lambda x: 排序依据)
e.g.元组列表按第二个元素排序
输入：
data = [(1,5), (4,8), (6,9),(1,7)] print(sorted(data, key=lambda x: x[1]))输出:
4.3.2 lambda + map（批量处理元素）
核心作用：对序列中每个元素执行同一简单操作
极简语法：list(map(lambda x: 处理逻辑, 序列))（转列表才能看到结果）
e.g.提取字典列表的指定字段
输入：
students = [{"name":"张三","age":18}, {"name":"李四","age":16},{"name":"小胡","age":20}] print(list(map(lambda x: x["age"], students)))输出：
4.3.3 lambda + filter（过滤元素）
核心作用：按条件筛选序列中的元素（保留返回 True 的元素）
极简语法：list(filter(lambda x: 过滤条件, 序列))（转列表才能看到结果）
e.g.筛选奇数
输入：
num = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] print(list(filter(lambda x: x%2==1, num)))输出：
五.嵌套函数
5.1 定义
嵌套函数指的是在一个函数（外部函数）内部定义另一个函数（内部函数）。
5.2 机制
函数调用遵循栈结构，最后被调用的函数最先返回 LIFO (Last In First Out，后进先出)
5.3 应用
- 封装私有逻辑：把仅在主函数内使用的辅助函数嵌套，避免污染全局命名空间；
- 实现闭包：保留外部函数的变量状态；
- 减少参数传递：内部函数可直接用外部函数的变量，无需重复传参。
六.递归函数
6.1 定义
递归函数就是在函数体内调用自身的函数。
必须满足 2 个条件：
基线条件：什么时候停止调用自己（避免无限循环）
递归条件：什么时候调用自己（逐步靠近基线条件）
6.2 递归与循环对比
| 对比维度 | 递归 | 循环 |
| 代码风格 | 简洁、逻辑直观 | 稍繁琐，需手动控制循环变量 |
| 性能 | 有函数调用开销，执行速度稍慢 | 无额外调用开销，执行速度更快 |
| 内存占用 | 占用栈内存，递归深度有限制 | 内存占用稳定，无深度限制 |
| 易错点 | 遗漏基线条件 → 触发无限递归报错 | 遗漏终止条件 → 导致死循环 |
| 适用场景 | 逻辑简单、追求代码简洁时 | 数据量大、追求速度 / 低内存占用时 |
6.3 示例
e.g. 阶乘的计算（简易）
输入：
n = int(input("请输入n的值：")) if n < 0: print("错误：负数没有阶乘！") else: def Factorial(m): if m == 0 or m == 1: return 1 else: return m * Factorial(m - 1) print(f"{n}的阶乘为{Factorial(n)}") 输出：
