Python 函数完全指南：参数、返回值与高级用法
# Python 函数完全指南：参数、返回值与高级用法
函数是代码复用的基础。学了函数才知道，Python 写得漂亮的人是怎么把代码组织得那么优雅的。这篇文章把我踩过的坑和实战经验全部分享出来。
函数是什么
简单说，函数就是把一段可以重复使用的代码打包起来，给它起个名字，以后想用就直接调用。
# 定义函数defgreet():print("你好！")# 调用函数greet()# 输出: 你好！函数参数详解
位置参数
按顺序传递，顺序很重要：
defintroduce(name,age,city):print(f"我叫{name}，今年{age}岁，来自{city}")introduce("张三",25,"北京")# 我叫张三，今年25岁，来自北京# 顺序错了，结果就错了introduce("北京",25,"张三")# 不对！关键字参数
指定参数名传递，顺序无所谓：
introduce(age=25,city="北京",name="张三")# 我叫张三，今年25岁，来自北京默认参数
给参数设置默认值：
defgreet(name,greeting="你好"):print(f"{greeting}，{name}！")greet("张三")# 你好，张三！greet("李四","早上好")# 早上好，李四！# 默认参数要放最后# def wrong(a=1, b): # 错误！# def correct(a, b=2): # 正确！可变参数 *args
不知道会传几个参数时用*args：
defsum_all(*numbers):total=0forninnumbers:total+=nreturntotalprint(sum_all(1,2,3))# 6print(sum_all(10,20))# 30print(sum_all())# 0# args 是元组defprint_args(*args):print(type(args))# <class 'tuple'>forarginargs:print(arg)关键字参数 **kwargs
传递任意数量的关键字参数：
defprint_info(**info):print(type(info))# <class 'dict'>forkey,valueininfo.items():print(f"{key}:{value}")print_info(name="张三",age=25,city="北京")# name: 张三# age: 25# city: 北京# 结合使用deffunc(*args,**kwargs):print("位置参数:",args)print("关键字参数:",kwargs)func(1,2,3,name="张三",age=25)# 位置参数: (1, 2, 3)# 关键字参数: {'name': '张三', 'age': 25}返回值
基本返回
defadd(a,b):returna+b result=add(3,5)print(result)# 8# 没有 return 返回 Nonedefno_return():print("只打印不返回")print(no_return())# None多返回值
Python 函数可以返回多个值（实际是元组）：
defdivide(a,b):quotient=a//b remainder=a%breturnquotient,remainder q,r=divide(10,3)print(f"商:{q}, 余数:{r}")# 商: 3, 余数: 1# 也可以接收为元组result=divide(10,3)print(result)# (3, 1)Lambda 表达式
lambda 是匿名函数，适合简单函数：
# 普通函数defsquare(x):returnx**2# lambda 版本square=lambdax:x**2print(square(5))# 25# 结合内置函数使用numbers=[5,2,8,1,9]# sorted 配合 lambda 按绝对值排序sorted_nums=sorted(numbers,key=lambdax:-x)# 降序print(sorted_nums)# [9, 8, 5, 2, 1]# map 配合 lambdadoubled=list(map(lambdax:x*2,numbers))print(doubled)# [10, 4, 16, 2, 18]# filter 配合 lambdaevens=list(filter(lambdax:x%2==0,numbers))print(evens)# [2, 8]装饰器
装饰器可以在不修改原函数的情况下，给函数添加新功能：
入门装饰器
# 定义装饰器defmy_decorator(func):defwrapper():print("调用函数之前")func()print("调用函数之后")returnwrapper# 使用装饰器@my_decoratordefsay_hello():print("你好！")say_hello()# 调用函数之前# 你好！# 调用函数之后# 相当于：# say_hello = my_decorator(say_hello)带参数的装饰器
defrepeat(times):defdecorator(func):defwrapper(*args,**kwargs):for_inrange(times):func(*args,**kwargs)returnwrapperreturndecorator@repeat(times=3)defgreet(name):print(f"你好，{name}！")greet("张三")# 你好，张三！# 你好，张三！# 你好，张三！functools.wraps
保留原函数的信息：
importfunctoolsdefmy_decorator(func):@functools.wraps(func)# 保留原函数信息defwrapper(*args,**kwargs):print("开始")returnfunc(*args,**kwargs)returnwrapper@my_decoratordefadd(a,b):"""返回两数之和"""returna+bprint(add.__name__)# add（而不是 wrapper）print(add.__doc__)# 返回两数之和（保留了原函数的文档）实战案例
案例1：计时器
importtimeimportfunctoolsdeftimer(func):@functools.wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):start=time.time()result=func(*args,**kwargs)end=time.time()print(f"{func.__name__}执行耗时:{end-start:.2f}秒")returnresultreturnwrapper@timerdefslow_function():time.sleep(1)print("执行完成")slow_function()# 执行完成# slow_function 执行耗时: 1.00秒案例2：参数验证
defvalidate(**rules):defdecorator(func):@functools.wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):forparam,conditioninrules.items():ifparaminkwargs:value=kwargs[param]if'min'inconditionandvalue<condition['min']:raiseValueError(f"{param}不能小于{condition['min']}")if'max'inconditionandvalue>condition['max']:raiseValueError(f"{param}不能大于{condition['max']}")if'type'inconditionandnotisinstance(value,condition['type']):raiseTypeError(f"{param}必须是{condition['type']}")returnfunc(*args,**kwargs)returnwrapperreturndecorator@validate(age={'min':0,'max':150,'type':int},name={'type':str})defregister(name,age):print(f"注册成功:{name},{age}岁")register(name="张三",age=25)# 正常register(name="李四",age=-5)# ValueError: age 不能小于 0案例3：缓存装饰器
defcache(func):cache_dict={}@functools.wraps(func)defwrapper(*args):ifargsincache_dict:print(f"命中缓存:{args}")returncache_dict[args]result=func(*args)cache_dict[args]=resultreturnresultreturnwrapper@cachedeffibonacci(n):ifn<2:returnnreturnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)print(fibonacci(10))# 55（计算）print(fibonacci(10))# 命中缓存：55（直接从缓存取）我踩过的坑
坑1：默认参数用可变对象
# 错误！默认参数是可变对象会被共享defadd_item(item,items=[]):items.append(item)returnitemsprint(add_item(1))# [1]print(add_item(2))# [1, 2]（不是 [2]！）print(add_item(3))# [1, 2, 3]# 正确做法defadd_item_correct(item,items=None):ifitemsisNone:items=[]items.append(item)returnitemsprint(add_item_correct(1))# [1]print(add_item_correct(2))# [2]print(add_item_correct(3))# [3]坑2：lambda 中的变量作用域
# lambda 中的变量是延迟绑定的funcs=[lambdax:x+iforiinrange(3)]print([f(0)forfinfuncs])# [3, 3, 3]（不是你期望的 [0, 1, 2]！）# 正确做法：立即绑定参数funcs=[lambdax,i=i:x+iforiinrange(3)]print([f(0)forfinfuncs])# [0, 1, 2]坑3：装饰器顺序
@decorator1@decorator2deffunc():pass# 相当于：func = decorator1(decorator2(func))# 所以执行顺序是：func -> decorator2 -> decorator1写在最后
函数是 Python 编程的灵魂。掌握好参数传递、返回值、lambda 和装饰器，你的代码会变得简洁又优雅。
我的经验是：好的函数应该做一件事，而且做好这件事。
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