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【Python基础入门】第五课 : 函数进阶、作用域、参数详解与Lambda表达式

news 2026/5/12 0:42:51

大家好，欢迎来到Python基础第五课！在前几节课中，我们已经学习了函数的基本概念，知道了如何定义和调用函数。今天我们将深入函数的内部，探索变量的作用域、函数的参数传递机制，以及lambda表达式这个简洁强大的工具。学会这些，你就能写出更加灵活、高效的代码！

一、变量的作用域

作用域（Scope）简单来说就是变量能够被访问的范围。理解作用域，能帮你避免很多莫名其妙的错误。

1.1 全局变量 vs 局部变量

全局变量：定义在函数外部的变量，在当前文件的任何地方都可以访问。
局部变量：定义在函数内部（或作为形参）的变量，只能在函数内部使用。

python

# 全局变量 name = '乔峰' def func1(): # 局部变量 age = 38 print(f'全局变量: {name}') # 可以访问全局变量 print(f'局部变量: {age}') # 可以访问局部变量 func1() print(f'全局变量: {name}') # 可以访问 # print(age) # 报错！无法在外部访问局部变量

记忆口诀：

全局变量“活”在全文件。
局部变量“死”在函数内。

1.2 global关键字：在函数内修改全局变量

如果你需要在函数内部修改全局变量的值，必须先用global声明。

python

num = 10 def func(): global num # 声明num是全局变量 num = 20 # 现在修改的是全局变量 func() print(num) # 输出 20

如果不加 global 会怎样？

python

num = 10 def func(): num = 20 # 这是在创建一个新的局部变量，不会影响全局变量 print(num) # 输出 20（局部变量） func() print(num) # 输出 10（全局变量没变）

使用原则：除非确实需要，否则尽量避免在函数内修改全局变量，因为这会增加代码的理解难度。更好的做法是把数据作为参数传入，把结果作为返回值传出。

二、可变与不可变类型

这是Python中一个非常重要的概念，也是很多初学者容易踩的坑。

2.1 如何区分可变与不可变？

看修改变量值后，它的内存地址是否改变：

不可变类型：修改后地址改变 → int、float、bool、str、tuple
可变类型：修改后地址不变 → list、set、dict

使用id()函数可以查看变量在内存中的地址。

python

# 不可变类型：int a = 10 print(id(a)) # 假设是 140704877456088 a = 20 print(id(a)) # 变成了另一个地址 140704877456408 # 可变类型：list list1 = [10, 20, 30] print(id(list1)) # 假设是 2798866600256 list1[1] = 200 print(id(list1)) # 地址不变 2798866600256

2.2 这对函数参数意味着什么？

形参是不可变类型→ 形参的改变不影响实参（值传递）
形参是可变类型→ 形参的改变直接影响实参（引用传递）

python

# 场景1：形参是不可变类型（int） num = 10 def change(num): num = 20 # 形参重新赋值，不影响外面的num change(num) print(num) # 仍然是 10 # 场景2：形参是可变类型（list） num_list = [10, 20, 30] def change(num_list): num_list[1] = 200 # 修改列表元素，影响外面的列表 change(num_list) print(num_list) # [10, 200, 30]

理解要点：

不可变类型传递的是“值”，函数内部修改不会影响外部。
可变类型传递的是“引用”，函数内部修改会影响外部。

三、函数的参数详解

Python的参数传递非常灵活，我们来逐一拆解。

3.1 实参的传递方式

位置参数

实参的顺序和形参必须一一对应。

python

def user_info(name, age, address): print(f'我叫:{name}, 年龄:{age}, 地址:{address}') user_info('张三', 18, '北京') # 顺序必须一致

关键字参数

实参以“键=值”的形式传递，顺序可以随意。

python

user_info(address='上海', name='李四', age=19)

混合使用

位置参数必须在关键字参数之前。

python

user_info('李白', address='唐朝', age=100) # 正确 # user_info(address='唐朝', '李白', age=100) # 错误！位置参数不能放后面

3.2 形参的定义方式

缺省参数（默认参数）

给形参设置一个默认值，调用时如果不传，就使用默认值。

python

def user_info(name, age, address='北京'): print(f'我叫:{name}, 年龄:{age}, 地址:{address}') user_info('张三', 18) # 地址用默认值“北京” user_info('张三', 18, '上海') # 地址用传入的“上海”

注意：缺省参数必须放在普通参数后面，不定长参数前面。

不定长参数（可变参数）

有时候我们不知道调用者会传入多少个参数，这时可以用不定长参数。

*args：接收任意个位置参数，打包成元组。

python

def fun01(*args): print(args) # (1, 10, False, 'abc') print(type(args)) # <class 'tuple'> fun01(1, 10, False, 'abc')

**kwargs：接收任意个关键字参数，打包成字典。

python

def fun02(**kwargs): print(kwargs) # {'name': '张三', 'age': 18, 'address': '北京'} print(type(kwargs)) # <class 'dict'> fun02(name='张三', age=18, address='北京')

完全体函数

把普通参数、缺省参数、不定长参数放在一起：

python

def fun03(name, age, address='北京', *args, **kwargs): print(f'我叫:{name}, 年龄:{age}, 地址:{address}') print(f'args: {args}') # 额外的位置参数 print(f'kwargs: {kwargs}') # 额外的关键字参数 fun03('乔峰', 38, '上海', 10, 20, 30, aa='11', bb=22, cc='降龙十八掌')

输出：

text

我叫:乔峰, 年龄:38, 地址:上海 args: (10, 20, 30) kwargs: {'aa': '11', 'bb': 22, 'cc': '降龙十八掌'}

3.3 实战：任意个整数求和

python

def get_sum(*args): return sum(args) # sum() 是Python内置求和函数 print(get_sum()) # 0 print(get_sum(10, 20)) # 30 print(get_sum(1, 2, 3, 4, 5)) # 15

如果需要同时处理位置参数和关键字参数：

python

def get_sum(*args, **kwargs): return sum(args) + sum(kwargs.values()) result = get_sum(1, 2, 3, a=10, b=20, c=30) print(result) # 66

四、lambda表达式：匿名函数

有些函数非常简单，只做一件事，只有一行代码。我们不想专门用def定义一个函数，这时可以用lambda表达式（匿名函数）。

4.1 lambda的基本格式

python

lambda 形参列表 : 表达式

等价于：

python

def 函数名(形参列表): return 表达式

4.2 案例对比

无参lambda

python

def func01(): return 100 my_lambda1 = lambda: 100 print(my_lambda1()) # 100

有参lambda

python

def func02(a, b): return a + b my_lambda2 = lambda a, b: a + b print(my_lambda2(11, 22)) # 33

带默认参数的lambda

python

def func03(a, b, c=100): return a + b + c my_lambda3 = lambda a, b, c=100: a + b + c print(my_lambda3(11, 22)) # 133

带if判断的lambda

python

def func04(a): return True if a % 2 == 0 else False my_lambda4 = lambda a: True if a % 2 == 0 else False print(my_lambda4(11)) # False print(my_lambda4(12)) # True

4.3 lambda的应用场景

lambda最常见的用途是作为函数的参数，比如sort()的key参数。

案例1：对列表嵌套字典进行排序

python

students = [ {'name': 'Tom', 'age': 20}, {'name': 'Rose', 'age': 19}, {'name': 'Jack', 'age': 22} ] # 按 name 排序 students.sort(key=lambda x: x['name']) print(students) # [{'name': 'Jack', 'age': 22}, {'name': 'Rose', 'age': 19}, {'name': 'Tom', 'age': 20}] # 按 age 排序 students.sort(key=lambda x: x['age']) print(students) # [{'name': 'Rose', 'age': 19}, {'name': 'Tom', 'age': 20}, {'name': 'Jack', 'age': 22}]

案例2：模拟计算器

定义一个函数，接收两个数和一条计算规则（lambda），返回计算结果。

python

def my_calculate(a, b, rule): """模拟计算器，按规则计算结果""" return rule(a, b) # 加法 print(my_calculate(10, 3, lambda a, b: a + b)) # 13 # 减法 print(my_calculate(10, 3, lambda a, b: a - b)) # 7 # 乘法 print(my_calculate(10, 3, lambda a, b: a * b)) # 30 # 除法 print(my_calculate(10, 3, lambda a, b: a / b)) # 3.333... # 取最大值 print(my_calculate(10, 3, lambda a, b: a if a > b else b)) # 10

这样写的好处是：my_calculate函数本身不需要知道具体做什么计算，计算规则由调用者灵活传入。这就是策略模式的简单体现。

五、总结与作业

今天我们学习了：

变量的作用域：全局变量和局部变量，以及用global修改全局变量。
可变与不可变类型：int、str、tuple 不可变；list、set、dict 可变。
参数传递机制：位置参数、关键字参数、缺省参数、不定长参数（*args和**kwargs）。
lambda表达式：匿名函数的定义与应用，特别是在排序和灵活计算场景中的使用。

函数是Python编程的核心，掌握这些进阶知识，你就能写出更简洁、更灵活、更专业的代码。

课后作业

写一个函数create_counter()，返回一个内部函数，每次调用内部函数时计数加1（使用nonlocal或全局变量实现）。
用*args写一个函数find_max，返回传入的任意个整数中的最大值（不能使用内置max）。
用**kwargs写一个函数print_info，接收任意个关键字参数，按格式打印每个键值对。
有一个列表[('apple', 5), ('banana', 2), ('cherry', 8)]，请用sort()结合 lambda 按第二个元素排序。
用 lambda 表达式定义一个函数is_palindrome，判断一个字符串是否是回文（正反读一样），如 "aba" 返回 True，"abc" 返回 False。