【Python 函数】

Python 中的函数（Function）是可重复使用的代码块，用于封装特定功能并提高代码复用性。以下是函数的核心知识点：

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一、基础语法

1. 定义函数

def greet(name):
    """打印问候语"""  # 文档字符串（Docstring）
    print(f"Hello, {name}!")

2. 调用函数

greet("Alice")  # → Hello, Alice!

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二、参数传递

1. 位置参数

def add(a, b):
    return a + b

add(3, 5)  # → 8

2. 默认参数

def power(x, exponent=2):
    return x ** exponent

power(3)    # → 9（使用默认指数）
power(2, 3) # → 8（覆盖默认值）

3. 关键字参数

greet(name="Bob")  # 明确指定参数名

4. 可变参数

# *args（位置参数元组）
def sum_all(*args):
    return sum(args)

sum_all(1, 2, 3)  # → 6

# **kwargs（关键字参数字典）
def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_info(name="Alice", age=30)

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三、返回值

1. 单一返回值

def square(x):
    return x * x

2. 返回多个值

def get_stats():
    return 42, "success", [1, 2, 3]  # 实际返回元组

result = get_stats()  # → (42, "success", [1,2,3])

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四、作用域与闭包

1. 作用域规则（LEGB）

• Local（函数内）
• Enclosing（嵌套函数外层）
• Global（模块级）
• Built-in（内置）

x = 10  # 全局变量

def outer():
    x = 5  # 封闭作用域变量
    def inner():
        x = 1  # 局部变量
        print(x)
    inner()

outer()  # → 1
print(x) # → 10

2. 闭包（Closure）

def multiplier(n):
    def multiply(x):
        return x * n
    return multiply

double = multiplier(2)
print(double(5))  # → 10

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五、装饰器（Decorator）

1. 基础装饰器

def log_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"耗时: {time.time()-start:.2f}秒")
        return result
    return wrapper

@log_time
def slow_function():
    time.sleep(2)

slow_function()  # 输出耗时并返回None

2. 带参数装饰器

def repeat(num=1):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(num):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator

@repeat(num=3)
def greet():
    print("Hello!")

greet()  # 打印3次"Hello!"

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六、Lambda 函数

1. 匿名函数

square = lambda x: x ** 2
square(5)  # → 25

2. 常用场景

nums = [1, 3, 2, 5, 4]
sorted(nums, key=lambda x: -x)  # → [5,4,3,2,1]（逆序排序）

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七、生成器函数

1. yield 关键字

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1

for num in countdown(3):
    print(num)  # 依次打印3,2,1

2. 生成器表达式

squares = (x**2 for x in range(5))  # 生成器对象

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八、递归函数

1. 基本结构

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n-1)

2. 尾递归优化（Python 不原生支持）

# 需手动模拟尾递归
def tail_factorial(n, acc=1):
    if n == 0:
        return acc
    return tail_factorial(n-1, acc*n)

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九、高级特性

1. 函数注解

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

2. 偏函数（Partial）

from functools import partial

int_base2 = partial(int, base=2)
int_base2("1010")  # → 10

3. 协程（Coroutine）

async def fetch_data():
    data = await async_request()  # 异步请求
    return data

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十、常见陷阱

1. 可变默认参数：

   def bad_append(new_item, my_list=[]):  # 危险！默认参数共享
       my_list.append(new_item)
       return my_list
   

2. 作用域污染：

   count = 0
   for count in range(5):  # 循环变量覆盖全局变量
       pass
   print(count)  # → 4（而非预期的0）
   

3. 递归深度限制：

   # 默认递归深度约1000层
   def deep_recursion(n):
       if n == 0:
           return
       deep_recursion(n-1)
   
   deep_recursion(2000)  # → RecursionError
   

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通过掌握这些内容，可以构建模块化、可维护的代码结构。实际应用中需根据需求选择合适的函数类型，并注意作用域管理和性能优化。