Python 函数进阶

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Python 函数进阶：从基础定义到闭包与装饰器

函数是 Python 编程的核心构建块。除了基本调用，Python 还提供了默认参数、可变参数、作用域控制、闭包、装饰器、递归等强大特性。本文通过一系列实用示例，系统讲解这些关键概念，助你写出更灵活、可维护的代码。

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1. 基础函数定义与调用

def greet(name: str, age: int, gender: str, height: int):
    print(f'{name} is {age} years old, gender is {gender}, height is {height}')

greet('Jason', 18, 'female', 100)
greet('Jason', 18, gender='male', height=100)  # 关键字参数

• 支持位置参数和关键字参数混合使用；
• 函数默认返回 None（即使没有 return）。

✅ 小技巧：使用关键字参数可提升代码可读性，尤其当参数较多时。

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2. 函数返回值

def add(a: int, b: int) -> int:
    print(f'We got {a} and {b}')
    return a + b

print(f'Sum of 5 and 6 is {add(5, 6)}')  # 输出: Sum of 5 and 6 is 11

• 使用 return 显式返回结果；
• 类型提示（如 -> int）有助于静态检查（配合 mypy）。

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3. 默认参数值

def greet(name: str, age: int, gender: str, height: int, msg='haha'):
    print(f'{name} is {age} years old, gender is {gender}, height is {height}')
    print(f'I want to say {msg}')

greet('Jason', 18, 'female', 100)                     # 使用默认 msg
greet('Jason', 18, gender='male', height=100, msg='hello')  # 覆盖默认值

⚠️ 注意：默认参数应为不可变对象（如 str, int, None），避免使用 [] 或 {}，否则可能引发意外共享状态。

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4. 可变参数：*args 与 **kwargs

*args：接收任意数量的位置参数（元组）

def greet(*args):
    print(type(args))  # <class 'tuple'>
    print(args)        # ('jason', 'female', 18, 172)

greet('jason', 'female', 18, 172)

**kwargs：接收任意数量的关键字参数（字典）

def greet2(**kwargs):
    print(type(kwargs))  # <class 'dict'>
    print(kwargs)        # {'name': 'Jason', 'age': 18, 'gender': 'male'}

greet2(name='Jason', age=18, gender='male')

混合使用（顺序很重要！）

def greet3(name, *args, age=18, **kwargs):
    print(f'name is {name}, age is {age}')
    print('Extra args:', args)
    if 'f' in kwargs:
        print(kwargs)
    print('Gender:', kwargs.get('gender'))

greet3('Jason', 1, 'hello', age=18, gender='male')

📌 参数顺序规则：
def func(pos, *args, default=..., **kwargs)

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5. 全局变量与作用域

n = 100

def test():
    n = 100      # 创建局部变量 n，不影响全局
    n += 1
    print(n)     # 101

test()
print(n)         # 100（全局未变）

def test2():
    global n     # 声明使用全局变量
    n += 1
    print(n)     # 101

test2()
print(n)         # 101（全局被修改）

✅ 修改全局变量必须使用 global 声明。

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6. 递归：函数调用自身

基础递归（打印问候语）

def welcome(n):
    if n == 0:
        return
    print('你好啊')
    welcome(n - 1)

welcome(5)  # 打印 5 次

递归计算阶乘

def compute(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * compute(n - 1)

print(compute(5))  # 120

⚠️ 递归需有明确的终止条件，否则会导致栈溢出。

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7. 递归优化：尾递归风格（模拟）

虽然 Python 不优化尾递归，但可通过累积参数改善可读性：

def fac(n, m=1):
    """计算 n!，m 为累积结果"""
    if n == 1:
        return m
    return fac(n - 1, n * m)

print(fac(3))  # 6
print(fac(4))  # 24
print(fac(5))  # 120

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8. 闭包（Closure）

闭包指内部函数引用外部函数变量，即使外部函数已执行完毕：

def count(n: list):
    def add(m):
        n.append(m)
        return n
    return add

f_add = count([])
res = f_add(6)  # [6]
res = f_add(6)  # [6, 6]
print(res)      # [6, 6, 6, 6, 6]

• add 函数“捕获”了外部变量 n；
• 即使 count() 已返回，n 仍可通过 f_add 访问和修改。

🔒 闭包常用于实现状态保持、工厂函数、装饰器等。

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9. 装饰器（Decorator）

装饰器用于增强函数功能而不修改其源码：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("pre")
        res = func(*args, **kwargs)
        print("post")
        return res
    return wrapper

@my_decorator
def add(n, m):
    return f'hello, {n + m}'

res = add(4, 5)
print(res)
# 输出:
# pre
# post
# hello, 9

• @my_decorator 等价于 add = my_decorator(add)；
• 装饰器本质是高阶函数 + 闭包。

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10. for-else 结构

for 循环可搭配 else，仅在未被 break 中断时执行：

def is_sushu(n):
    for i in range(2, n):
        if n % i == 0:
            return False
    else:
        return True  # 注意：此处 else 属于 for，不是 if！

print(is_sushu(3))  # True

💡 更典型用法：

for item in items:
    if found(item):
        break
else:
    print("Not found!")

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11. 深拷贝 vs 浅拷贝

浅拷贝（list.copy()）只复制顶层引用

list1 = [1, 2, 3, [3, 4]]
list2 = list1.copy()
list2[-1][-1] = 9
print(list1)  # [1, 2, 3, [3, 9]] ← 内部列表也被修改！

深拷贝（copy.deepcopy）递归复制所有层级

import copy

list3 = copy.deepcopy(list1)
list3[-1][-1] = 10
print(list1)  # [1, 2, 3, [3, 9]] ← 不受影响
print(list3)  # [1, 2, 3, [3, 10]]

✅ 规则：

• 若对象包含可变子对象（如 list、dict），需用 deepcopy；
• 否则 copy() 或切片 [:] 足够。

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总结：函数核心特性速查表

特性	关键语法	用途
默认参数	def f(a, b=10):	提供常用默认值
可变参数	*args, **kwargs	接收任意参数
作用域	global	修改全局变量
递归	func(...) 调用自身	解决分治问题（如阶乘、树遍历）
闭包	内部函数引用外部变量	保持状态、延迟计算
装饰器	@decorator	增强函数（日志、权限、缓存等）
for-else	for ...: ... else: ...	处理“未找到”场景
深拷贝	copy.deepcopy(obj)	完全独立复制嵌套对象

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🐍 编程哲学：
“Simple is better than complex.” —— 《The Zen of Python》
合理使用这些特性，让代码既强大又简洁。

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希望这篇系统梳理能帮助你深入理解 Python 函数的高级用法！欢迎动手实践每个示例，并尝试组合不同特性（如“带装饰器的递归函数”）来加深理解。

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