【Python基础:语法第三课】Python 函数详解:定义、参数、返回值与作用域

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1 ~> 什么是函数?

1.1 函数的概念

我们编程中的函数其实和数学中的函数有一定的相似之处:

数学上的函数,比如y=sinx,x取不同的值,y就会得到不同的结果

编程中的函数,指的是 一段可以被重复使用的代码片段

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1.2 代码示例

1.2.1 代码示例:求数列的和,不使用函数

# 1. 求 1 - 100 的和sum=0for i inrange(1,101):sum+= i print(sum)# 2. 求 300 - 400 的和sum=0for i inrange(300,401):sum+= i print(sum)# 3. 求 1 - 1000 的和sum=0for i inrange(1,1001):sum+= i print(sum)

我们通过观察可以发现,这几组代码基本是相似的,只有一点点差异,可以把重复代码提取出来,写成一个函数。

实际开发中,复制粘贴是一种不太好的策略,实际开发的重复代码可能存在几十份甚至上百份。
一旦这个重复代码需要被修改,那就得改几十次,非常不便于维护。

1.2.2 代码示例:求数列的和,使用函数

# 定义函数defcalcSum(beg, end):sum=0for i inrange(beg, end +1):sum+= i print(sum)# 调用函数sum(1,100)sum(300,400)sum(1,1000)

这里我们可以明显看到——重复的代码已经被消除了。

1.3 最佳实践:针对上面的示例

# 函数# 函数是什么# 三角函数 sin、cos# “隐射关系”# 函数:一段可以被反复使用的代码 ctrl + c,ctrl + v# 1、复制代码,必须要非常仔细地进行细节调整,尤其是在数据不同的情况下# 2、一旦复制过的代码需要调整,复制了几份就得调整几次(搞不清楚这个代码究竟被复制了几份了)# 因此,尽量还是不要复制代码,尽量做好代码“复用”# 其他逻辑都是一样的,我们可以用函数的方式,达到复用代码的效果# 1、求1 - 100的和 thSum =0for i inrange(1,101): thSum += i print(thSum)# 2、求300 - 400的和 thSum =0# 由于前面已经有了thSum了,这里相当于赋值操作for i inrange(300,401): thSum += i print(thSum)#3、求1 - 1000的和 thSum =0for i inrange(1,1001): thSum += i print(thSum)# 在新的文件里面实现这个函数
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我们创建一个新的文件,并且在新的文件里面实现这个函数——

# 使用函数的方式来解决刚才的问题:# 有什么地方要改也只要改一次就好了# 定义一个求和函数defcalcSum(beg,end): theSum =0for i inrange(beg,end +1): theSum += i print(theSum)# 跟for同一级缩进# 调用函数# 求1 - 100的和 calcSum(1,100)#求300 - 400的和 calcSum(300,400)# 求1 - 1000的和 calcSum(1,1000)
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2 ~> 语法格式

2.1 创建函数 / 定义函数

def 函数名(形参列表): 函数体 return 返回值 
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2.2 调用函数 / 使用函数

函数名(实参列表)// 不考虑返回值 返回值 = 函数名(实参列表)// 考虑返回值 
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2.2.1 函数定义并不会执行函数体内容,必须要调用才会执行:调用几次就会执行几次

deftest1():print('hello')# 如果光是定义函数, 而不调用, 则不会执行. 

2.2.2 函数必须先定义,再使用

test3()# 还没有执行到定义, 就先执行调用了, 此时就会报错. deftest3():print('hello')

报错——

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2.2.3 类比

在霓虹国的热血动漫中,角色释放技能之前,需要大喊招式的名字,比如“草帽小子”蒙奇·D·路飞每次使用恶魔果实力量时就会喊出“橡胶橡胶!XXX”,像角色先喊招式再放大招这个行为就可以理解为 “先定义, 再使用”

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2.3 最佳实践

# 函数的定义和调用# 返回值 = 函数名(实参列表)# 先定义一个函数# 如果只是定义,而不去调用,则函数体里面的代码就不会执行!deftest():print('Alice')print('Alice')print('Alice')# 函数调用才会真正执行函数体里面的代码# 函数经过一次定义之后,可以被调用多次! test() test() test() test() test()# 运行结果:# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Alice# Python中要求,函数定义写在前面,函数调用写在后面-->先定义,后调用

2.4 代码警告的处理

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# 代码警告的处理# 警告-->提示你的代码可能存在问题,但是并不影响程序编译执行(比较严重)# 错误-->代码中实打实的有问题!(非常严重!影响到代码了)# 这两个事情严重程度是完全不同的!# 定义一个求和函数# 点击[忽略这个“错误(远不到错误这个级别,只能说是警告)”]defcalcSum(beg, end):# 报了警告 theSum =0# 刚才是函数名,这里是变量名,我们同样选择[忽略]for i inrange(beg,end +1): theSum += i print(theSum)# 跟for同一级缩进# 调用函数# 求1 - 100的和 calcSum(1,100)#求300 - 400的和 calcSum(300,400)# 求1 - 1000的和 calcSum(1,1000)# 文件末尾建议加上空行# PEP8,这是Pyhton里面一套非常流行的编程规范,也就是写代码中的一些“软性要求”# 未来咱们在公司里面究竟是使用啥样的规范?不确定,只要代码风格干净整洁即可。

3 ~> 函数参数:实参、形参

3.1 概念

在函数定义的时候,可以在()中指定“形式参数”(简称形参),然后在调用的时候,由调用者把“实际参数’(简称实参)传递进去。

这样就可以做到:一份函数,针对不同的数据进行计算处理。

3.2 示例

我们结合一下前面的代码示例——

defcalcSum(beg, end):sum=0for i inrange(beg, end +1):sum+= i print(sum)sum(1,100)sum(300,400)sum(1,1000)

上面的代码中,beg,end就是函数的形参1,100 / 300,400就是函数的实参。

在执行sum(1,100)的时候,就相当于beg = 1,end = 100,然后在函数内部就可以针对1 - 100进行运算。
在执行sum(300,400)的时候,就相当于beg = 300,end = 400,然后在函数内部就可以针对300 - 400 进行运算。

实参和形参之间的关系,就像签合同一样。

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甲方、乙方这就相当于形参,艾莉丝、鲁迪乌斯就是实参。

def 签合同(甲方, 乙方): 合同内容.... 签合同('艾莉丝','鲁迪乌斯') 签合同('艾莉丝','希露菲') 签合同('艾莉丝','洛琪希')

3.3 注意

一个函数可以有一个形参,也可以有多个形参,也可以没有形参。
一个函数的形参有几个,那么传递实参的时候也得传几个,保证个数要匹配。
deftest(a, b, c):print(a, b, c) test(10)
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和C++/Java不同,Python是动态类型的编程语言,函数的形参不必指定参数类型.换句话说,一个函数可以支持多种不同类型的参数。

deftest(a):print(a) test(10) test('hello') test(True)
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3.4 最佳实践

3.4.1 实参

# 函数的参数(1)# 形参和实参deftest(a,b,c):print(a,b,c) test(10)# 函数形参数量要和形参数量要匹配

3.4.2 形参

# 函数的参数(2)# 形参和实参# def test(a):# print(a)## test(10)# test('hello')# test(True)defadd(a,b):return a + b print(add(10,20))# 整型相加print(add(1.5,2.5))# 浮点型相加print(add('hello','world'))# 字符串相加print(add(10,'hello'))# 报错,不能相加

4 ~> 函数返回值

4.1 概念

函数的参数可以视为是函数的“输入”,则函数的返回值,就可以视为是函数的“输出”。

此处的“输入”,“输出”是更广义的输入输出,不是单纯指通过控制台输入输出。
我们可以把函数想象成一个“工厂",工厂需要买入原材料,进行加工,并生产出产品。
函数的参数就是原材料,函数的返回值就是生产出的产品。

4.2 示例

4.2.1 示例代码

defcalcSum(beg, end):sum=0for i inrange(beg, end +1):sum+= i print(sum) calc(1,100)

这段代码可以可以转换成——

defcalcSum(beg, end):sum=0for i inrange(beg, end +1):sum+= i returnsum result = calcSum(1,100)print(result)

这两个代码的区别就在于,前者直接在函数内部进行了打印,后者则使用 return 语句把结果返回给函数调用者,再由调用者负责打印。

我们一般倾向于第二种写法。

实际开发中我们的一个通常的编程原则,是“逻辑和用户交互分离”而第一种写法的函数中,既包含了计算逻辑,又包含了和用户交互(打印到控制台上),这种写法是不太好的,如果后续我们需要的是把计算结果保存到文件中,或者通过网络发送,或者展示到图形化界面里,那么第一种写法的函数,就难以胜任了。

而第二种写法则专注于做计算逻辑,不负责和用户交互,那么就很容易把这个逻辑搭配不同的用户交互代码,来实现不同的效果。
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4.2.2 一个函数中可以有多个return语句

# 判定是否是奇数defisOdd(num):if num %2==0:returnFalseelse:returnTrue result = isOdd(10)print(result)

4.2.3 执行到return语句,函数就会立即执行结束,回到调用位置

# 判定是否是奇数defisOdd(num):if num %2==0:returnFalsereturnTrue result = isOdd(10)print(result)

如果num是偶数,则进入 if 之后,就会触发return False,也就不会继续执行return True

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4.2.4 一个函数是可以一次返回多个返回值的,使用来分割多个返回值

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4.2.5 一个函数是可以一次返回多个返回值的,使用_来分割多个返回值

defgetPoint(): x =10 y =20return x, y _, b = getPoint()

4.3 最佳实践

# 函数的返回值(1)# 求beg,end这个范围的整数之和defcalSum(beg, end): theSum =0for i inrange(beg,end +1): theSum += i return theSum result = calSum(1,100)print(result)
# 函数的返回值(2)# 这种情况下,不算是有多个 return 语句# def test1():# return 1# return 2# 一般多个 return 语句是搭配分支/循环语句的# def isOdd(num):# """# 用来判定 num 是不是奇数,如果是奇数就返回 True,不是就返回 False# :param num:要判定的整数# :return:返回 True False 表示是不是奇数# """# # 第一种写法# # if num % 2 == 0:# # return True# # else:# # return False## # 第二种写法# if num % 2 == 0:# return False# return True## print(isOdd(10))# print(isOdd(19))# 写一个函数,返回平面上的一个点# 横坐标,纵坐标defgetPoint(): x =10 y =20return x,y a,b = getPoint()print(a,b)

5 ~> 变量作用域

5.1 示例

观察下面的代码——

defgetPoint(): x =10 y =20return x, y x, y = getPoint()

在这个代码中,函数内部存在x,y,函数外部也有x,y,但是这两组x、y不是相同的变量,而只是恰好有一样的名字。

5.2 理论

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5.2.1 变量只能在所在的函数内部生效

在函数getPoint内部定义的x、y只是在函数内部生效,一旦出了函数的范围,这两个变量就不再生效。

defgetPoint(): x =10 y =20return x, y getPoint()print(x, y)
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5.2.2 在不同的作用域中,允许存在同名的变量

虽然 名字相同,实际上是不同的变量

x =20deftest(): x =10print(f'函数内部 x = {x}') test()print(f'函数外部 x = {x}')
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注意:
在函数内部的变量,也称为“局部变量”
不在任何函数内部的变量,也称为“全局变量”

5.2.3 如果函数内部尝试访问的变量在局部不存在,就会尝试去全局作用域中查找

x =20deftest():print(f'x = {x}') test()
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5.2.4 如果是想在函数内部,修改全局变量的值,需要使用global关键字声明

x =20deftest():global x x =10print(f'函数内部 x = {x}') test()print(f'函数外部 x = {x}')
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如果此处没有global,则函数内部的x = 10就会被视为是创建一个局部变量x,这样就和全局变量x不相关了。

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5.2.5 if / while / for等语句块不会影响到变量作用域

换而言之,在if / while / for中定义的变量,在语句外面也可以正常使用。

for i inrange(1,10):print(f'函数内部 i = {i}')print(f'函数外部 i = {i}')

5.3 最佳实践

# 变量的作用域# 函数里面的x,y和函数外面的x,y是同一组变量吗?# 不同的变量,只不过名字恰好相同!# def getPoint():# x = 10# y = 20# return x,y# 函数内部的变量名,只能在函数内部生效,出了函数,就无效了!# x,y = getPoint()# print(x,y)# 变量的作用域!# 一个变量名的生效范围是一定的!只在一个固定的区域内生效# def getPoint():# x = 10# y = 20# return x,y## getPoint()# print(x,y)# 函数内部的x,y不生效-->NameError: name 'x' is not defined# 函数内部和函数外部是可以使用同名的变量的,虽然变量名相同,但是是不同的变量!# 全局变量和局部变量# 例子:# x = 10## def test():# x = 20# print(f"函数内部:{x}")## test()# print(f"函数外部:{x}")# 函数里,也是可以使用全局变量的!# 例子:在函数里尝试读取全局变量是可以的!# x = 10## def test():# print(f"x = {x}")## test()# x = 10## def test():# print(f"函数内部:{x}")## test()# print(f"函数外部:{x}")# 在函数中尝试访问某个变量的时候,会先尝试在局部变量中查找,如果找到,就直接访问;# 如果没找到,就会往上一级作用域中进行查找-->test再往上一级作用域,就是全局了# 使用这个函数,把全局变量 x 给改成 20!# x = 10## def test():# x = 20 # 这个x被当成函数内部的局部变量了## test()# print(f"x = {x}")# Python中的关键字:global# x = 10## def test():# # 声明,变成针对全局变量来进行的了# global x# x = 20 # 这个x被当成函数内部的局部变量了# # 由于修改全局变量的操作和创建变量的语法是一模一样的,所以Python把它当做是局部变量了# # (所以要加上 global 进行显式声明)## test()# print(f"x = {x}")# 没有 global ,此时就会把x = 20当做是在函数内部创建了一个局部变量 x# 而实际上是要修改全局变量 x ,为了让函数里面知道 x 是个全局变量,就使用 global 关键字先声明一下# if else,while,for这些关键字也会引入“代码块”,但是这些代码块不会对变量的作用域产生影响!!# 在上述语句代码块内部定义的变量,可以在外面被访问!# for i in range(1,11):# print(i)## print('------------------------')# print(i)# 输出:# 1# 2# 3# 4# 5# 6# 7# 8# 9# 10# ------------------------# 10ifTrue: x =10print(x)

6 ~> 函数执行过程

6.1 概念

调用函数才会执行函数体代码,不调用则不会执行。
函数体执行结束(或者遇到return语句)则回到函数调用位置,继续往下执行。

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6.2 示例

deftest():print("执行函数内部代码")print("执行函数内部代码")print("执行函数内部代码")print("1111") test()print("2222") test()print("3333")
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6.3 打断点

6.3.1 调试器观察函数执行过程

这个过程还可以使用PyCharm自带的调试器来观察。

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点击行号右侧的空白,可以在代码中插入 断点
右键,Debug,可以按照调试模式执行代码,每次执行到断点,程序都会暂停下来。
使用StepInto (F7) 功能可以逐行执行代码。

6.3.2 举个🌰

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6.4 最佳实践

# 函数的执行过程deftest():print('执行函数体代码')print('执行函数体代码')print('执行函数体代码')print("111111") test()print("222222") test()print("333333") test()print("444444") test()print("555555") test()# 还可以使用PyCharm的调试器,也能观察函数执行的过程# 调试执行相比于正常的区别:就是可以随时停下来,方便程序员观察程序的中间过程# 调试:F7,step into
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7 ~> 链式调用和嵌套调用

7.1 链式调用

7.1.1 示例

# 判定是否是奇数defisOdd(num):if num %2==0:returnFalseelse:returnTrue result = isOdd(10)print(result)

实际上也可以简化一下,写作——

print(isOdd(10))

7.1.2 概念

把一个函数的返回值,作为另一个函数的参数,这种操作称为 链式调用

这是一种比较常见的写法。
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7.1.3 最佳实践

# 函数的链式调用和嵌套调用(1)# 链式调用defisOdd(num):if num %2==0:returnFalsereturnTruedefadd(x,y):return x + y # result = isOdd(10)# print(result)print(isOdd(add(5,5)))

7.2 嵌套调用

7.2.1 概念

函数内部还可以调用其他的函数,这个动作称为 “嵌套调用”

test函数内部调用了print函数,这里就属于嵌套调用。

7.2.2 一个函数里面可以嵌套调用任意多个函数

函数嵌套的过程是非常灵活的。

defa():print("函数 a")defb():print("函数 b") a()defc():print("函数 c") b()defd():print("函数 d") c() d()
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如果把代码稍微调整,打印结果则可能发生很大变化。

defa():print("函数 a")defb(): a()print("函数 b")defc(): b()print("函数 c")defd(): c()print("函数 d") d()
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注意体会上述代码的执行顺序,我们可以通过画图的方式来理解。

函数之间的调用关系,在Python中会使用一个特定的数据结构来表示,称为 函数调用栈。每次函数调用,都会在调用栈里新增一个元素,称为 栈帧

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可以通过PyCharm调试器看到函数调用栈和栈帧。
在调试状态下,PyCharm左下角一般就会显示出函数调用栈。
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7.2.3 每个函数的局部变量,都包含在自己的栈帧中

defa(): num1 =10print("函数 a")defb(): num2 =20 a()print("函数 b")defc(): num3 =30 b()print("函数 c")defd(): num4 =40 c()print("函数 d") d()
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选择不同的栈帧,就可以看到各自栈帧中的局部变量。

思考: 上述代码,a,b,c,d函数中的局部变量名各不相同.如果变量名是相同的,比如都是 num,那么
这四个函数中的num是属于同一个变量,还是不同变量呢?

7.2.4 最佳实践

# 函数的链式调用和嵌套调用(2)# 嵌套调用# def test():# print("Alice")## test()# 嵌套调用层次可以有很多层# def a():# print('函数 a')## def b():# print('函数 b')# a()## def c():# print('函数 c')# b()## def d():# print('函数 d')# c()## d()# # 运行结果# 函数 d# 函数 c# 函数 b# 函数 a# 代码顺序稍作调整,打印顺序就会变化defa():print('函数 a')defb(): a()print('函数 b')defc(): b()print('函数 c')defd(): c()print('函数 d') d()# # 运行结果# 函数 a# 函数 b# 函数 c# 函数 d

8 ~> 局部变量和函数栈帧

8.1 概念

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8.2 最佳实践

# 局部变量和函数栈帧# 这几个变量虽然同名,但是是不同变量,属于不同的函数作用域# 每个变量也是保存在各自的栈帧中的(每个栈帧也是保存在内存中)# 变量本质是一块内存空间defa(): num =10print('函数 a')defb(): num =20 a()print('函数 b')defc(): num =30 b()print('函数 c')defd(): num =40 c()print('函数 d') d()
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9 ~> 函数递归

9.1 函数递归的概念

递归是嵌套调用中的一种特殊情况:即一个函数嵌套调用自己

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9.2 示例:递归计算5!

deffactor(n):if n ==1:return1return n * factor(n -1) result = factor(5)print(result)

上述代码中,就属于典型的递归操作。在 factor 函数内部,又调用了 factor 自身。

注意:递归代码务必要保证——

(1)存在递归结束条件:比如if n == 1就是结束条件,当n为1的时候,递归就结束了;
(2)每次递归的时候,要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的。

如果上述条件不能满足,就会出现“无限递归”,这是一种典型的代码错误。

deffactor(n):return n * factor(n -1) result = factor(5)print(result)
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正如前面所描述的那样,函数调用时会在函数调用栈中记录每一层函数调用的信息。

但是函数调用栈的空间不是无限大的,如果调用层数太多,就会超出栈的最大范围,导致出现问题。

9.3 最佳实践

# 函数递归# 写一个函数,来求 n 的阶乘(n 是正整数)# 用循环的方式来写# def factor(n):# result = 1# for i in range(1,n + 1):# result *= i# return result## print(factor(5))# 用递归的方式来写# n! => n * (n - 1)# 1! => 1deffactor(n):if n ==1:return1return n * factor(n -1)print(factor(5))
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9.4 递归的优缺点

9.4.1 递归的优点

(1)递归类似于“数学归纳法”,明确初始条件,和递推公式,就可以解决一系列的问题;

(2)递归代码往往代码量非常少。

9.4.2 递归的缺点

(1)递归代码往往难以理解,很容易超出掌控范围;

(2)递归代码容易出现栈溢出的情况;

(3)递归代码往往可以转换成等价的循环代码,并且通常来说循环版本的代码执行效率要略高于递归版本。

9.4.3 基于递归的优缺点,使用递归的结论

在我们实际开发的时候,使用递归要慎重

10 ~> 参数默认值

10.1 概念

Python中的函数,可以给形参指定默认值。

带有默认值的参数,可以在调用的时候不传参。

10.2 最佳实践

10.2.1 代码示例:计算两个数字的和

defadd(x, y, debug=False):if debug:print(f'调试信息: x={x}, y={y}')return x + y print(add(10,20))print(add(10,20,True))

此处debug=False即为参数默认值。当我们不指定第三个参数的时候,默认debug的取值即为False。

10.2.2 带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面

defadd(x, debug=False, y):if debug:print(f'调试信息: x={x}, y={y}')return x + y print(add(10,20))

带有默认值的参数如果没有放到没有默认值的参数的后面就会报错——

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10.2.3 实践

# 函数形参的默认值# 通过这样的默认值,就可以让函数的设计更灵活!# debug:形参的默认值# 带有默认值的形参就可以在调用函数的时候,不必传参# 参数越多会提高使用者的成本defadd(x ,y ,debug=False):if debug:print(f'x = {x},y = {y}')return x + y # result = add(10,20) # 不开启调试信息的情况,只传了两个实参 result = add(10,20,True)# result = add(10,20,False)print(result)# 像默认值这样的语法,在编程界是存在争议的!# C++也支持形参默认参数,Java就不支持,但是Python还是引入默认参数的# 带有默认值的形参得在形参列表的后面,而不能在前面 / 中间!# 多个带有默认值的形参,这些都得在形参列表的后面# 报错:SyntaxError: parameter without a default follows parameter with a default

11 ~> 关键字参数

11.1 概念

在调用函数的时候,需要给函数指定实参,一般默认情况下是按照形参的顺序,来依次传递实参的,但是我们也可以通过 关键字参数,来调整这里的传参顺序,显式指定当前实参传递给哪个形参。

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11.2 示例

deftest(x, y):print(f'x = {x}')print(f'y = {y}') test(x=10, y=20) test(y=100, x=200)

运行结果如下所示——

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11.3 最佳实践

# 函数的关键字参数# 按照先后顺序来传参——这种传参风格,称为“位置参数” 这是各个编程语言中最普遍的方式!# 关键字传参:按照形参的名字来进行传参!deftest(x,y):print(f'x = {x}')print(f'y = {y}') test(x=10,y=20)# 非常明显地告诉程序员:你的参数要传给谁!另外可以无视形参和实参的顺序! test(y=100,x=200)# 运行结果# x = 10# y = 20# x = 200# y = 100# 位置参数和关键字参数还能混着用,只不过混着用的时候要求位置参数在前。# 关键字参数在后# 关键字参数一般也就是搭配默认参数来使用的# 一个函数,可以提供很多的参数,来实现对这个函数的内部功能做出一些调整设定# 为了降低调用者的使用成本,就可以把大部分参数设定出默认值# 当调用者需要调整其中的一部分参数的时候,就可以搭配关键字参数来进行操作(在Python的文件操作部分会演示,这里不展开)

12 ~> Python基础语法:函数部分小结

函数是编程语言中的一个核心语法机制。Python中的函数和大部分编程语言中的函数功能都是基本类似的。

我们当下最关键要理解的主要就是三个点:

函数的定义
函数的调用
函数的参数传递

在后续的编程中,我们会广泛的使用到函数,uu们要再反复加深对于函数的理解哦。

# 函数部分小结# 函数的定义# 函数的调用# 函数的参数传递过程# 函数的执行流程:# (1)进去,好进# (2)出来,不好出

结尾

uu们,本文的内容到这里就全部结束了,艾莉丝再次感谢您的阅读!

结语:希望对学习Python相关内容的uu有所帮助,不要忘记给博主“一键四连”哦!

往期回顾:

【Python基础:语法第二课】Python 流程控制详解:条件语句 + 循环语句 + 人生重开模拟器实战

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一次搭好、终身不乱Windows Python 环境治理(EPGF)系列总览 / 阅读路线图 [目录]

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【EPGF 白皮书】路径治理驱动的多版本 Python 架构—— Windows 环境治理与 AI 教学开发体系 一次搭好、终身不乱 Windows Python 环境治理(EPGF)系列总览 / 阅读路线图 [目录] EPGF(Engineering Python Governance Framework) 一套专为 Windows 设计的 Python 环境治理与教学落地体系 —— 用工程化方法,终结“环境地狱” 一、这不是一套“工具教程”,而是一套环境治理体系 如果你点进这个系列,是因为你曾遇到过下面任意一种情况: * Python 装了,但不知道现在用的是哪个 * 项目能跑,但换电脑 / 换同学就全崩 * 虚拟环境创建了,依赖却“跑丢了” * 工具越装越多,C 盘越来越乱 * 教学中

By Ne0inhk