Python中的函数：编程的基石与艺术的融合
在Python的编程世界里，函数无疑是构建代码大厦的"积木"，它不仅让代码变得模块化、可复用，更赋予了程序清晰的结构与灵活的灵魂，无论是初学者编写简单脚本，还是开发者构建复杂系统，函数都是Python中不可或缺的核心工具，本文将从基础到进阶，带你深入理解Python中的函数，探索它的定义、特性与强大应用。
函数的定义：从"重复代码"到"逻辑封装"
在编程中，我们常常会遇到需要多次执行相同逻辑的场景——比如计算圆的面积、处理列表数据、验证用户输入，如果每次都重复编写相同的代码，不仅效率低下，还难以维护，函数的出现，正是为了解决这一问题：将特定功能的代码封装起来，通过"调用"函数来重复使用，避免冗余,提升代码可读性。
Python中定义函数使用def关键字,基本语法如下：
def 函数名(参数列表):
"""函数文档字符串（可选）"""
函数体
return 返回值（可选）
定义一个计算两个数之和的函数：
def add(a, b):
"""返回两个数的和"""
result = a + b
return result
# 调用函数
sum_result = add(3, 5)
print(sum_result) # 输出：8
这里的add是函数名，a和b是参数（函数的输入），return语句返回计算结果（函数的输出），函数定义后，可以在程序的任何位置调用，只需传入对应参数即可，函数就像一个黑盒子，我们只需要知道输入什么、输出什么,而不必关心内部实现细节。
参数的灵活性：不止"固定输入"
Python函数的参数设计极具灵活性，能够适应各种复杂场景,常见的参数类型包括：
位置参数（Positional Arguments）
最基础的参数类型,调用时按参数顺序传入值。
def greet(name, age):
print(f"你好，{name}！你今年{age}岁了。")
greet("Alice", 25) # 输出：你好，Alice！你今年25岁了。
如果参数顺序错误，会导致逻辑错误（如greet(25, "Alice")会输出无意义的结果），位置参数就像排队打饭,必须按顺序来。
默认参数（Default Arguments）
可以为参数设置默认值，调用时若未传入该参数，则使用默认值,默认参数必须放在非默认参数之后：
def power(x, n=2):
"""计算x的n次方，默认n=2"""
return x ** n
print(power(3)) # 输出：9（使用默认n=2）
print(power(3, 3)) # 输出：27（传入n=3）
注意：默认参数通常使用不可变类型（如数字、字符串、元组），避免使用可变类型（如列表、字典）作为默认值，否则可能导致意外的"共享状态"问题。
def add_item(item, items=[]): # 错误：默认参数是可变列表
items.append(item)
return items
print(add_item(1)) # 输出：[1]
print(add_item(2)) # 输出：[1, 2]（默认列表被修改，而非重新创建）
正确做法是将默认参数设为None,在函数内部初始化可变对象：
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
关键字参数（Keyword Arguments）
调用函数时通过"参数名=值"的方式传入参数，无需考虑参数顺序,提升代码可读性：
def person_info(name, age, city):
print(f"姓名：{name}，年龄：{age}，城市：{city}")
person_info(age=30, name="Bob", city="Shanghai") # 输出：姓名：Bob，年龄：30，城市：Shanghai
可变位置参数（*args）
当函数需要处理不定数量的位置参数时，使用*args（args是自定义变量名，是关键）收集参数为一个元组：
def sum_all(*numbers):
total = 0
for num in numbers:
total += num
return total
print(sum_all(1, 2, 3)) # 输出：6
print(sum_all(1, 2, 3, 4, 5)) # 输出：15
可变关键字参数（**kwargs）
当函数需要处理不定数量的关键字参数时，使用**kwargs收集参数为一个字典：
def build_profile(**user_info):
profile = {}
for key, value in user_info.items():
profile[key] = value
return profile
profile = build_profile(name="Charlie", age=28, job="Engineer", city="Beijing")
print(profile) # 输出：{'name': 'Charlie', 'age': 28, 'job': 'Engineer', 'city': 'Beijing'}
返回值：不止"一个结果"
函数通过return语句返回结果，但Python的返回值远不止"单一值"这么简单：
返回单一值
最常见的用法，如return a + b返回一个数值或字符串。
返回多个值（元组）
Python允许函数返回多个值，本质上是返回一个元组,调用时可直接解包：
def get_position():
x = 10
y = 20
return x, y # 返回元组 (10, 20)
pos_x, pos_y = get_position()
print(f"x坐标：{pos_x}，y坐标：{pos_y}") # 输出：x坐标：10，y坐标：20
返回None
当函数没有return语句或return后无值时，默认返回None，常用于表示"无返回值"或"操作完成"：
def print_message(msg):
print(msg) # 仅打印，不返回值
result = print_message("Hello")
print(result) # 输出：Hello（换行），然后输出：None
作用域：变量的"可见范围"
函数内部定义的变量与外部变量有不同的"作用域"，决定了变量的可访问性,Python中有四种作用域：
- 局部作用域（Local）：函数内部定义的变量
- 嵌套作用域（Enclosing）：嵌套函数中的变量
- 全局作用域（Global）：模块级别的变量
- 内置作用域（Built-in）：Python内置的变量和函数
x = 10 # 全局变量
def outer():
y = 20 # 嵌套作用域
def inner():
z = 30 # 局部作用域
print(f"局部变量：{z}")
print(f"嵌套变量：{y}")
print(f"全局变量：{x}")
inner()
outer()
高级函数特性
闭包（Closure）
闭包是指函数记住并访问其定义时的作用域,即使该作用域已经不存在。
def make_multiplier(n):
def multiplier(x):
return x * n
return multiplier
times2 = make_multiplier(2)
times3 = make_multiplier(3)
print(times2(5)) # 输出：10
print(times3(5)) # 输出：15
装饰器（Decorator）
装饰器是一种高级Python特性,允许在不修改原函数代码的情况下扩展函数功能。
