python

函数定义与参数传递

By AI-Writer 7 min read

前言

函数是组织代码的基本单元。Python 的函数非常灵活，支持多种参数形式、嵌套定义、闭包等高级特性。掌握这些，能让你的代码更加模块化和可复用。

函数定义

基本结构

python
def greet(name):
    """问候函数"""
    return f"Hello, {name}!"

result = greet("Python")
print(result)  # Hello, Python!

多返回值

Python 函数可以返回多个值（实际上是返回一个元组）：

python
def get_stats(numbers):
    """返回最小值、最大值、平均值"""
    return min(numbers), max(numbers), sum(numbers) / len(numbers)

low, high, avg = get_stats([1, 2, 3, 4, 5])
print(low, high, avg)  # 1 5 3.0

类型注解

python
def add(a: int, b: int) -> int:
    """两数相加"""
    return a + b

# 类型注解不影响运行时行为，仅用于文档和 IDE
print(add(1, 2))  # 3
print(add("a", "b"))  # "ab" —— 不会报错，仅类型检查工具会警告

参数类型详解

默认参数

python
def power(base, exponent=2):
    """计算 base 的 exponent 次方，默认平方"""
    return base ** exponent

print(power(3))      # 9（3 的平方）
print(power(3, 3))   # 27（3 的立方）

可变参数（*args 和 **kwargs）

python
# *args 接收任意数量的位置参数（打包为元组）
def sum_all(*args):
    return sum(args)

print(sum_all(1, 2, 3))         # 6
print(sum_all(10, 20, 30, 40))   # 100

# **kwargs 接收任意数量的关键字参数（打包为字典）
def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_info(name="Alice", age=25, city="北京")
# name: Alice
# age: 25
# city: 北京

关键字参数（keyword-only）

python
def configure(host, port, *, debug=False, verbose=False):
    """星号后的参数必须用关键字传参"""
    print(f"连接 {host}:{port}, debug={debug}, verbose={verbose}")

configure("localhost", 8080, debug=True)   # 合法
# configure("localhost", 8080, True)       # TypeError: 必须用关键字参数

参数解包

python
# 将列表或元组解包为位置参数
args = [1, 2, 3]
print(sum_all(*args))   # 6，等价于 sum_all(1, 2, 3)

# 将字典解包为关键字参数
kwargs = {"debug": True, "verbose": False}
configure("localhost", 8080, **kwargs)

lambda 表达式

lambda 用于创建匿名函数（单表达式函数）：

python
# 普通函数
def square(x):
    return x ** 2

# 等价的 lambda
square = lambda x: x ** 2

print(square(5))  # 25

# 配合内置函数使用
numbers = [5, 2, 8, 1, 9]
numbers.sort(key=lambda x: -x)   # 按降序排序
print(numbers)  # [9, 8, 5, 2, 1]

# filter / map / reduce
from functools import reduce
nums = [1, 2, 3, 4, 5]

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
squares = list(map(lambda x: x ** 2, nums))
total = reduce(lambda a, b: a + b, nums, 0)

作用域规则（LEGB）

Python 变量查找顺序：L → E → G → B

  • Local：函数内部
  • Enclosing：外层函数（嵌套函数场景）
  • Global：模块级别
  • Built-in：Python 内置命名空间
python
x = "全局变量"

def outer():
    x = "外层变量"

    def inner():
        x = "内层变量"   # 新建局部变量
        print(x)         # 内层变量（L 层）

    inner()
    print(x)             # 外层变量（E 层）

outer()
print(x)                 # 全局变量（G 层）

global 和 nonlocal

python
counter = 0

def increment():
    global counter      # 声明引用全局变量
    counter += 1

def outer():
    count = 0

    def inner():
        nonlocal count  # 声明引用外层函数的变量
        count += 1

    inner()
    print(count)  # 1

闭包

闭包是嵌套函数引用外层变量（不引用全局）形成的”记忆”机制：

python
def make_multiplier(factor):
    """返回一个乘以指定因子的函数"""
    def multiplier(number):
        return number * factor
    return multiplier

double = make_multiplier(2)
triple = make_multiplier(3)

print(double(5))   # 10
print(triple(5))   # 15
print(double(10))  # 20 —— factor 仍为 2，闭包记住了它

小结

  • 函数使用 def 定义，支持类型注解、多返回值
  • 默认参数避免重复传参，但禁止使用可变对象作为默认值
  • *args 和 **kwargs 让函数接受任意数量的参数
  • lambda 适合简单的单表达式匿名函数
  • 作用域查找顺序为 LEGB，嵌套函数中使用 global / nonlocal 修改外层变量
  • 闭包是函数携带”记忆”的能力，常用于函数工厂
#python #函数 #参数传递 #lambda #作用域

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