Python函数基础：代码复用的艺术

Python 函数基础：代码复用的艺术
（2026 年小白友好版，从零到能写出优雅、可维护函数）

函数是 Python 中最重要的代码组织方式之一。
一句话总结它的核心价值：

把一段可重复使用的代码“封装”起来，给它起个名字，需要时直接“调用”它，而不是每次都复制粘贴。

这正是“不要重复自己（DRY）”原则最直接的体现。

1. 函数的四种基本写法对比（从最原始到现代推荐）

写法风格	代码示例	优点	缺点 / 问题点	推荐指数（2026）
原始重复代码	每次都写 print("欢迎", name)	简单	改一处要改多处，易出错	★☆☆☆☆
基本 def 函数	def greet(name): print("欢迎", name)	初步复用	参数类型不清晰，易传错	★★★☆☆
默认值 + 关键字	def greet(name, greeting="欢迎")	调用更灵活	可变默认值陷阱	★★★★☆
类型提示（现代）	def greet(name: str, greeting: str = "欢迎") -> None:	可读性强、IDE 提示好、静态检查友好	稍显冗长（但值得）	★★★★★

2. 函数定义完整模板（2026 推荐写法）

def 函数名(参数1: 类型, 参数2: 类型 = 默认值, *args, **kwargs) -> 返回类型:
    """
    函数的文档字符串（docstring）
    第一行：一句话概括功能
    后续：详细说明每个参数、返回值、可能抛出的异常、用法示例

    Args:
        参数1: 说明这是什么
        参数2: 可选，默认值含义

    Returns:
        返回什么东西，什么格式

    Raises:
        ValueError: 当xxx时抛出
    """
    # 函数体（实现逻辑）
    # 建议：函数体尽量控制在 20-30 行以内
    result = ...
    return result

3. 参数的五大类型（带陷阱与最佳实践）

参数种类	语法	传递方式	常见陷阱	最佳实践（2026）
位置参数	def add(a, b)	add(3, 5)	顺序错乱难读	少用超过 3 个的位置参数
关键字参数	add(b=5, a=3)	显式指定名字	—	优先使用，尤其参数多时
默认参数	def greet(name, msg="你好")	可省略	可变默认值（如 list/dict）只创建一次	默认值用不可变对象；可变默认值写成 =None + 内部分配
可变位置参数	*args	func(1,2,3,4) → args=(1,2,3,4)	名字不明确	常用在“接受任意数量参数”场景，如 print/log
可变关键字参数	**kwargs	func(a=1, b=2) → kwargs={‘a’:1,’b’:2}	同上	常用于“透传参数”、配置、继承等

经典默认参数陷阱演示 & 正确写法

# 错误示范（经典面试/生产事故）
def add_item(item, bag=[]):    # bag 只在函数定义时创建一次！
    bag.append(item)
    return bag

print(add_item("苹果"))     # ['苹果']
print(add_item("香蕉"))     # ['苹果', '香蕉']  ← 惊不惊喜？！

# 正确写法（2026 社区共识）
def add_item(item, bag=None):
    if bag is None:
        bag = []               # 每次调用都创建新列表
    bag.append(item)
    return bag

print(add_item("苹果"))     # ['苹果']
print(add_item("香蕉"))     # ['香蕉']  ← 正确！

4. 返回值常见模式（不止 return 一个值）

# 1. 返回单个值（最常见）
def square(n: int) -> int:
    return n * n

# 2. 返回多个值（其实是返回 tuple，可解包）
def get_user_info() -> tuple[str, int, str]:
    return "Alice", 28, "Beijing"

name, age, city = get_user_info()   # 推荐写法
info = get_user_info()             # 也可以整体接收

# 3. 返回 None（明确什么都不返回）
def log(message: str) -> None:
    print(f"[LOG] {message}")

# 4. 早期返回（guard clause 写法，更清晰）
def divide(a: float, b: float) -> float | None:
    if b == 0:
        print("除数不能为0")
        return None
    return a / b

5. 作用域与 LEGB 规则（面试必考）

x = 100           # Global

def outer():
    x = 50        # Enclosing（ nonlocal 可修改这个）

    def inner():
        # x = 10    # Local（如果定义了就是这个）
        nonlocal x   # 声明要修改 outer 的 x
        x = 20
        print(x)     # 20

    inner()
    print(x)         # 20（被修改了）

outer()
print(x)             # 100（全局没变）

6. 实战：写出高质量函数的 10 条 checklist（2026 推荐）

1. 函数名清晰（动词+名词，如 calculate_total_price）
2. 参数尽量少（≤4 个为佳，多了考虑拆函数或用类/配置对象）
3. 类型提示全部写上（尤其库/团队项目）
4. 写规范 docstring（Google/Numpy 风格都行）
5. 默认参数用不可变对象或 None+内部判断
6. 函数体控制在 20–30 行以内（太长就拆）
7. 单一职责（一个函数只做一件事）
8. 优先早期返回（guard clause）
9. 异常处理明确（raise 或 return 错误码）
10. 有单元测试（哪怕最简单的 assert）

7. 小练习（建议现在敲代码）

1. 写一个函数 safe_divide(a, b)，处理除零返回 None 并打印警告
2. 写一个函数 print_info(**kwargs)，能接受任意键值对并美观打印
3. 写一个带默认值的日志函数 log(msg, level="INFO")
4. 实现一个求多个数平均值的函数 average(*numbers)

函数是 Python 编程的“最小复用单元”。
掌握了函数，你就从“写脚本”真正迈向“写程序”。

有哪一部分还想再深入？
比如：

• 装饰器入门
• lambda + 高阶函数
• 闭包与 nonlocal
• 类型提示 + TypedDict / dataclass
• 函数式编程小技巧（map/filter/reduce）

告诉我，我继续给你展开～