python如何使用函数(Python函数用法)
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Python作为一门灵活且强大的编程语言，其函数机制是构建模块化代码的核心工具。通过函数，开发者能够将复杂逻辑拆解为可复用的独立单元，显著提升代码的可读性和维护性。Python函数的特性涵盖定义灵活性、参数多样性、作用域管理、高阶功能支持等多个维度，使其既能处理简单任务，也能实现复杂的设计模式。例如，默认参数和可变参数允许函数适应不同场景，而闭包和装饰器则拓展了函数的功能边界。此外，Python内置函数与自定义函数的结合，以及lambda表达式对匿名函数的支持，进一步丰富了函数的使用场景。
一、函数定义与调用基础
Python函数通过def关键字定义，语法结构简洁直观。函数体以缩进划分，返回值通过return语句指定。调用时可直接使用函数名加参数，支持位置传递和关键字传递两种方式。
| 特性 | 示例代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 基本定义 | def add(a, b): | 使用冒号和缩进划分函数体 |
| 调用方式 | add(3, 5) | 支持位置参数和关键字参数混合调用 |
| 无返回值 | def greet(): | 默认返回None |
二、参数类型与传递机制
Python函数参数分为位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名参数。参数传递采用“对象引用传递”机制，不可变对象（如整数、字符串）的修改不会影响原值，而可变对象（如列表、字典）的修改会直接影响原始数据。
| 参数类型 | 语法示例 | 特性说明 |
|---|---|---|
| 位置参数 | def func(a, b) | 必须按顺序传递，数量固定 |
| 默认参数 | def func(a, b=10) | 支持缺省值，需放在必选参数后 |
| 可变参数 | def func(args) | 接收任意数量位置参数，转为元组 |
| 关键字参数 | def func(kwargs) | 接收任意数量关键字参数，转为字典 |
三、作用域与闭包
Python采用LEGB作用域规则（Local→Enclosed→Global→Built-in），嵌套函数可以访问外层函数的局部变量，形成闭包。闭包使得函数可以保留定义时的外部环境状态，常用于装饰器和回调函数。
| 作用域类型 | 访问权限 | 生命周期 |
|---|---|---|
| 局部作用域 | 仅在函数内部访问 | 随函数调用开始，执行结束释放 |
| 闭包作用域 | 嵌套函数可访问外部函数变量 | 外部函数执行完毕后仍保留 |
| 全局作用域 | 通过global声明修改 | 程序运行期间持续存在 |
四、高阶函数与函数式编程
高阶函数指接受函数作为参数或返回函数的函数，典型代表包括map()、filter()和sorted()的key参数。结合lambda表达式，可实现简洁的函数式编程风格。
| 高阶函数 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
map(func, iter) | 对可迭代对象元素应用函数 | list(map(lambda x: x2, [1,2,3])) |
filter(func, iter) | 筛选满足条件的元素 | list(filter(lambda x: x%2, [1,2,3])) |
sorted(iter, key=func) | 自定义排序规则 | sorted([3,1,2], key=lambda x: -x) |
五、装饰器原理与应用
装饰器本质是通过闭包改写函数对象，在不修改原函数代码的前提下扩展功能。语法上使用decorator_name标注，执行流程为：加载装饰器→替换原函数→调用增强后的函数。
| 装饰器类型 | 实现方式 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 普通装饰器 | decorator | 日志记录、性能计时 |
| 带参数装饰器 | decorator(arg) | 配置化扩展功能（如重试次数） |
| 类装饰器 | ClassDecorator | 面向对象场景的功能增强 |
六、Lambda表达式与匿名函数
Lambda表达式用于创建单行匿名函数，语法为lambda args: expression。它省略了函数定义的繁琐语法，常用于需要临时函数的场景，但受限于只能表达简单逻辑。
| 特性对比 | Lambda表达式 | 普通函数 |
|---|---|---|
| 语法复杂度 | 单行极简定义 | 多行完整定义 |
| 功能范围 | 仅限单一表达式 | 支持复杂逻辑 |
| 复用性 | 一次性使用为主 | 可重复调用 |
七、内置函数与标准库函数
Python提供丰富的内置函数（如len()、sorted()）和标准库函数（如os.path模块）。内置函数可直接调用，而标准库函数需通过import导入，两者共同构成Python函数生态的核心。
| 类别 | 示例函数 | 使用特点 |
|---|---|---|
| 内置函数 | abs(), round(), zip() | 无需导入，性能优化 |
| 标准库函数 | datetime.now(), re.match() | 需模块导入，功能专精 |
| 第三方库函数 | pandas.DataFrame.apply() | 依赖安装，领域专用 |
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