掌握这些 Python 函数秘籍，让你的编程效率飙升！

目录

一、函数基础：定义、参数与返回值

（一）函数定义

（二）函数参数

（三）函数返回值

二、函数进阶：命名空间、作用域与嵌套

（一）命名空间

（二）作用域

（三）函数嵌套

三、函数的高级应用：装饰器、迭代器与生成器

（一）装饰器

（二）迭代器

（三）生成器

四、其他函数类型：匿名函数与偏函数

（一）匿名函数

（二）偏函数

五、内建函数：Python 的强大工具集

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   在 Python 编程世界里，函数是构建强大程序的基石。它不仅能提高代码的复用性、增强可读性，还能让开发者更高效地组织和管理代码逻辑。本文将深入剖析 Python 函数的各个方面，无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获得有价值的知识。

一、函数基础：定义、参数与返回值

（一）函数定义

        Python 中定义函数使用def关键字，语法格式为def 函数名称(参数列表):，函数体紧跟其后，通过缩进来区分。例如：

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

函数名需遵循标识符命名规则，它是函数的标识，方便后续调用。参数列表可包含零个或多个参数，用于接收调用时传入的数据。

（二）函数参数

1. 形参与实参：形参是函数定义时小括号内的参数，仅在函数内部有效，用于指定函数接收的数据类型和数量；实参是函数调用时传入小括号内的值。例如：

def add(a, b):
    return a + b
result = add(3, 5)

这里a、b是形参，3、5是实参。
2. 位置参数与关键字参数：位置参数按顺序一一对应传入；关键字参数通过参数名指定传入的值，可打破顺序限制。如：

def user_info(id, name, address):
    print(f"ID: {id}, Name: {name}, Address: {address}")
user_info(1, "Alice", "Wonderland")  # 位置参数
user_info(name="Bob", id=2, address="Nowhere")  # 关键字参数

1. 默认值参数：为参数提供默认值，调用时若不传入该参数，就使用默认值。像这样：

def greet(name, greeting="Hello"):
    print(f"{greeting}, {name}!")
greet("Charlie")  # 使用默认问候语
greet("David", "Hi")  # 传入自定义问候语

1. 动态传参：当参数个数不确定时，可使用动态参数。*args以元组形式收集多余的位置参数，**kwargs以字典形式收集多余的关键字参数。例如：

def print_args(*args, **kwargs):
    print("Positional arguments:", args)
    print("Keyword arguments:", kwargs)
print_args(1, 2, "three", key1="value1", key2="value2")

（三）函数返回值

return语句用于结束函数并返回值。函数可以不写return，此时默认返回None；也可返回单个值或多个值（多个值会以元组形式返回）。比如：

def calculate(a, b):
    sum_result = a + b
    diff_result = a - b
    return sum_result, diff_result
result = calculate(5, 3)
sum_val, diff_val = calculate(5, 3)  # 解包返回的元组

二、函数进阶：命名空间、作用域与嵌套

（一）命名空间

1. 内置命名空间：Python 解释器运行时自带的空间，包含如print()、len()等内置函数和类型。
2. 全局命名空间：在 Python 文件顶层定义的变量和函数所在空间，文件内各处基本都能访问。
3. 局部命名空间：函数内部定义的变量和函数所在空间，仅在函数内部有效。

（二）作用域

1. 局部变量：在函数内部定义，函数执行结束后就被删除。例如：

def local_demo():
    local_var = 10
    print(local_var)
local_demo()
# print(local_var)  # 此处会报错，local_var超出作用域

1. 全局变量：在函数外部定义，可被函数内外使用。若在函数内部修改全局变量，需用global关键字声明。如：

global_var = 20
def modify_global():
    global global_var
    global_var += 10
    print(global_var)
modify_global()

1. nonlocal关键字：用于在内嵌函数中引用外层（非全局）变量，类似global，但作用于嵌套函数场景。

（三）函数嵌套

函数内部可定义另一个函数，外层函数返回内层函数名时，形成闭包。闭包能让局部变量常驻内存，保护数据。比如：

def outer(x):
    def inner():
        return x * x
    return inner
square = outer(5)
print(square())

三、函数的高级应用：装饰器、迭代器与生成器

（一）装饰器

装饰器本质是函数，能在不修改原函数代码的情况下添加额外功能。它以函数作为参数，返回一个新的替换函数。

1. 简单装饰器：

def decorator(fn):
    def inner():
        print("Before function execution")
        fn()
        print("After function execution")
    return inner

@decorator
def say_hello():
    print("Hello!")
say_hello()

1. 带参数的装饰器：由多层函数嵌套实现，最外层函数接收装饰器参数。

def repeat(n):
    def decorator(fn):
        def inner():
            for _ in range(n):
                fn()
        return inner
    return decorator

@repeat(3)
def greet():
    print("Welcome!")
greet()

（二）迭代器

可迭代对象（如str、list、tuple、set、dict）能使用for循环遍历。判断对象是否可迭代可借助collections.abc模块中的Iterable。迭代器是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，用于逐个获取数据。例如：

from collections.abc import Iterable, Iterator
my_list = [1, 2, 3]
print(isinstance(my_list, Iterable))  # True
my_iter = iter(my_list)
print(isinstance(my_iter, Iterator))  # True
print(next(my_iter))  # 1

（三）生成器

函数中若包含yield关键字，就是生成器函数。生成器是一种特殊的迭代器，按需生成数据，节省内存。

1. 生成器函数：

def number_generator():
    for i in range(1, 4):
        yield i
gen = number_generator()
print(next(gen))  # 1
print(next(gen))  # 2

1. 生成器推导式：类似列表推导式，但用圆括号。

even_gen = (i for i in range(1, 10) if i % 2 == 0)
print(next(even_gen))  # 2

四、其他函数类型：匿名函数与偏函数

（一）匿名函数

使用lambda表达式创建，无函数名，适用于临时简单函数。语法为lambda 参数列表: 表达式，只有一个返回值和一句代码。例如：

add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5))  # 8

匿名函数还可作为参数传递给其他函数，在排序、映射等操作中广泛应用。

（二）偏函数

用于固定已有函数的部分参数，简化函数调用。通过functools.partial实现，也可自定义。比如：

from functools import partial
def add(a, b, c):
    return a + b + c
add_five = partial(add, c=5)
print(add_five(1, 2))  # 8

五、内建函数：Python 的强大工具集

Python 提供众多内建函数，如eval()、exec()、compile()、map()、filter()、zip()等，能高效处理各种任务。

1. eval()函数：将字符串当作表达式求值。例如：

num = 2
result = eval("num * 3 + num ** 2")
print(result)  # 10

1. map()函数：对迭代对象每个元素应用指定函数，返回结果迭代器。

my_list = [1, 2, 3]
new_list = list(map(lambda x: x * 2, my_list))
print(new_list)  # [2, 4, 6]

1. zip()函数：将多个可迭代对象元素打包成元组。

list1 = [1, 2, 3]
list2 = ["a", "b", "c"]
zipped = list(zip(list1, list2))
print(zipped)  # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

        Python 函数功能丰富、应用广泛。从基础的定义和参数传递，到进阶的装饰器和生成器，再到各种内建函数，掌握这些知识能显著提升编程能力，编写出更高效、优雅的代码。