今天我們要一起探索的是Python世界中的一塊基石——函數！想象一下，像魔術師一樣，輕輕一揮手，復雜的任務就被封裝成簡潔的命令，這就是函數的魅力。下面，讓我們用最接地氣的方式，揭開它的神秘面紗，掌握那些讓代碼飛起來的20個小技巧。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

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1. 基礎中的基礎：Hello, Function!

def say_hello(name="World"):    print(f"Hello, {name}!")say_hello("Pythonista")  # 輸出: Hello, Pythonista!

解密：def是定義函數的關鍵詞，say_hello是函數名，括號內是參數，如果沒有提供參數，就用默認值。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

2. 參數傳遞：位置VS關鍵字

def greet(firstName, lastName):    print(f"Hi, I'm {firstName} {lastName}")greet(lastName="Smith", firstName="John")  # 明確指定參數名

小貼士：通過名字指定參數，讓代碼更易讀，特別是參數多時。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

3. *args 和 **kwargs：無限參數的秘密

def super_greet(*names):  # *args 收集位置參數    for name in names:        print(f"Hello, {name}!")    super_greet("Alice", "Bob", "Charlie")  # 多個名字一次性處理def versatile_greet(**details):  # **kwargs 收集關鍵字參數    for key, value in details.items():        print(f"{key.title()}: {value}")versatile_greet(age=25, city="New York")  # 關鍵信息一網打盡

神奇之處：*args和**kwargs讓你的函數可以接受任意數量的參數，超級靈活！D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

4. 返回值不只是一個

def multiple_returns():    return "Success", 200result, status = multiple_returns()print(result, status)  # 輸出: Success 200

多才多藝：函數可以返回多個值，其實是以元組的形式返回的。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

5. 文檔字符串：讓代碼會說話

def calculate_area(radius):    """    計算圓的面積。        參數:    radius (float): 圓的半徑        返回:    float: 圓的面積    """    import math    return math.pi * radius**2print(calculate_area.__doc__)  # 查看文檔字符串

文明交流：良好的文檔字符串是團隊合作的潤滑劑，也是自我復習的好幫手。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

6. 默認參數的坑

def append_to_list(item, my_list=[]):    my_list.append(item)    return my_listprint(append_to_list(1))  # [1]print(append_to_list(2))  # 注意！這里會是 [1, 2]，不是預期的 [2]

警告：默認參數在函數定義時就初始化了，多次調用時會保留之前的值，小心這個陷阱。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

7. 變量作用域：誰能訪問我？

x = "global"def scope_test():    x = "local"    print(x)  # localscope_test()print(x)  # global

名字游戲：在函數內部定義的變量默認是局部的，不會影響到外部的同名變量。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

8. 非局部變量的修改

y = 10def modify_outer():    global y  # 告訴Python你想修改外部的y    y = 20modify_outer()print(y)  # 輸出: 20

特權操作：使用global關鍵字可以讓函數內部修改全局變量，但要謹慎使用。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

9. 閉包：函數內的函數

def counter():    count = 0    def increment():        nonlocal count        count += 1        return count    return incrementmy_counter = counter()print(my_counter())  # 1print(my_counter())  # 2

內外有別：閉包允許內部函數訪問并修改外部函數的變量，而外部函數返回的是內部函數的引用。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

10. 裝飾器：給函數穿上花衣

def my_decorator(func):    def wrapper():        print("Something is happening before the function is called.")        func()        print("Something is happening after the function is called.")    return wrapper@my_decoratordef say_hello():    print("Hello!")say_hello()

裝飾生活，裝飾函數：裝飾器是Python的一大特色，它可以在不修改原函數代碼的情況下增加新功能。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

高級使用場景

11. 遞歸：自己調用自己的藝術

def factorial(n):    if n == 1:        return 1    else:        return n * factorial(n-1)print(factorial(5))  # 輸出: 120

無限循環的智慧：遞歸是解決某些問題的強大工具，但要注意避免無限循環，確保有一個清晰的終止條件。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

12. 匿名函數lambda：簡潔之美

double = lambda x: x * 2print(double(5))  # 輸出: 10squared = lambda x: x**2numbers = [1, 2, 3]print(list(map(squared, numbers)))  # 輸出: [1, 4, 9]

一閃即逝的美：lambda函數適合簡單的操作，它們無需定義即可使用，非常適合用在高階函數中。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

13. map()函數：批量操作的藝術

def square(n):    return n*nnumbers = [1, 2, 3, 4]squared_numbers = list(map(square, numbers))print(squared_numbers)  # 輸出: [1, 4, 9, 16]# 或者用lambda簡化simplified = list(map(lambda x: x*x, numbers))print(simplified)  # 同上

批量處理好幫手：map函數對序列的每個元素應用指定函數，返回一個迭代器對象，通常轉換為列表使用。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

14. filter()函數：篩選高手

def is_even(n):    return n % 2 == 0numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]even_numbers = list(filter(is_even, numbers))print(even_numbers)  # 輸出: [2, 4, 6]# 簡化版even_with_lambda = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))print(even_with_lambda)  # 同上

只選對的：filter函數根據提供的函數來篩選序列中的元素，返回一個迭代器，同樣常用list轉換。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

15. reduce()函數：累積計算的秘密武器

from functools import reducedef accumulator(acc, item):    return acc + itemnumbers = [1, 2, 3, 4]sum_of_numbers = reduce(accumulator, numbers, 0)print(sum_of_numbers)  # 輸出: 10# 或用lambda簡化sum_with_lambda = reduce(lambda acc, item: acc + item, numbers, 0)print(sum_with_lambda)  # 同上

累積力量：reduce將一個函數應用于序列的所有元素，累積結果，非常適合求和、乘積等操作。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

16. 偏函數partial：定制化的便捷

from functools import partialdef power(base, exponent):    return base ** exponentsquare = partial(power, exponent=2)print(square(5))  # 輸出: 25cube = partial(power, exponent=3)print(cube(3))  # 輸出: 27

定制你的函數：偏函數可以固定原函數的部分參數，生成新的函數，非常適用于需要多次調用且參數變化不大的場景。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

17. 遞歸優化與尾遞歸

# 注意：Python標準解釋器不直接支持尾遞歸優化def factorial_tail(n, accumulator=1):    if n == 1:        return accumulator    else:        return factorial_tail(n-1, n*accumulator)print(factorial_tail(5))  # 輸出: 120

尾聲：雖然Python沒有內置的尾遞歸優化，理解尾遞歸的概念對理解函數調用棧很有幫助。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

18. 閉包進階：數據封裝

def counter_maker():    count = 0    def increment():        nonlocal count        count += 1        return count    return incrementcounter1 = counter_maker()counter2 = counter_maker()print(counter1(), counter1())  # 輸出: 1 2print(counter2(), counter2())  # 輸出: 1 2

工廠模式：閉包可以用來創建具有獨立狀態的函數，類似于面向對象中的實例。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

19. 高階函數：函數的函數

def apply_operation(func, a, b):    return func(a, b)add = lambda x, y: x + ysubtract = lambda x, y: x - yprint(apply_operation(add, 5, 3))  # 輸出: 8print(apply_operation(subtract, 5, 3))  # 輸出: 2

函數的魔力：高階函數可以接受函數作為參數或返回函數，這是函數式編程的核心概念。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

20. 裝飾器進階：帶參數的裝飾器

def repeat(n):    def decorator(func):        def wrapper(*args, **kwargs):            for _ in range(n):                func(*args, **kwargs)        return wrapper    return decorator@repeat(3)def say_hello():    print("Hello!")say_hello()  # 輸出: Hello! Hello! Hello!

裝飾器的新維度：帶參數的裝飾器讓裝飾器本身也變得靈活，可以根據需要調整行為。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

至此，我們探索了Python函數從基礎到進階的20個最佳實踐，每一個點都是打開新視野的鑰匙。D1r28資訊網——每日最新資訊28at.com

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