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Python 函数进阶

发表于 分类于 ， Waline：
本文详细讲解Python 函数进阶，涵盖Python、教程等核心知识点。「Python基础教程」系列第10篇，共20篇。适合相关开发者。附完整代码示例与实战技巧。

10.1 可变参数

*args - 位置可变参数

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def sum_all(*args):
    return sum(args)

print(sum_all(1, 2, 3))       # 6
print(sum_all(1, 2, 3, 4, 5)) # 15

# args 是元组
def show_args(*args):
    print(type(args))  # <class 'tuple'>
    for arg in args:
        print(arg)

show_args("a", "b", "c")

**kwargs - 关键字可变参数

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def show_info(**kwargs):
    print(type(kwargs))  # <class 'dict'>
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

show_info(name="Alice", age=25, city="Beijing")
# 输出:
# name: Alice
# age: 25
# city: Beijing

组合使用

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def func(a, b, *args, **kwargs):
    print(f"a: {a}")
    print(f"b: {b}")
    print(f"args: {args}")
    print(f"kwargs: {kwargs}")

func(1, 2, 3, 4, 5, name="Alice", age=25)
# 输出:
# a: 1
# b: 2
# args: (3, 4, 5)
# kwargs: {'name': 'Alice', 'age': 25}

10.2 参数解包

列表/元组解包

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

numbers = [1, 2, 3]
print(add(*numbers))  # 6

字典解包

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def introduce(name, age, city):
    print(f"{name}, {age}岁, 来自{city}")

info = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Beijing"}
introduce(**info)  # Alice, 25岁, 来自Beijing

10.3 闭包

闭包是引用了外部作用域变量的内部函数。

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def outer(x):
    def inner(y):
        return x + y
    return inner

add5 = outer(5)
add10 = outer(10)

print(add5(3))   # 8
print(add10(3))  # 13

实际应用：计数器

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def make_counter():
    count = 0
    def counter():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return counter

counter1 = make_counter()
print(counter1())  # 1
print(counter1())  # 2
print(counter1())  # 3

10.4 装饰器

装饰器用于在不修改原函数的情况下增强功能。

基本装饰器

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def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("函数执行前")
        func()
        print("函数执行后")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()
# 输出:
# 函数执行前
# Hello!
# 函数执行后

带参数的装饰器

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

@repeat(3)
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("Alice")
# 输出 3 次: Hello, Alice!

实用装饰器示例

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import time

def timer(func):
    """计算函数执行时间"""
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} 执行时间: {end - start:.4f}秒")
        return result
    return wrapper

@timer
def slow_function():
    time.sleep(1)
    print("执行完成")

slow_function()

10.5 递归函数

递归是函数调用自身的技术。

示例：阶乘

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

print(factorial(5))  # 120

示例：斐波那契数列

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def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

# 打印前 10 项
for i in range(10):
    print(fibonacci(i), end=" ")
# 输出: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34

递归注意事项

  • 必须有终止条件（基线条件）
  • 避免无限递归
  • Python 默认递归深度限制为 1000
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import sys
print(sys.getrecursionlimit())  # 1000

# 修改递归深度（谨慎使用）
sys.setrecursionlimit(2000)

10.6 生成器函数

生成器使用 yield 返回值，可以暂停和恢复执行。

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def count_up_to(max):
    count = 1
    while count <= max:
        yield count
        count += 1

counter = count_up_to(5)
print(next(counter))  # 1
print(next(counter))  # 2
print(next(counter))  # 3

# 遍历生成器
for num in count_up_to(3):
    print(num)  # 1, 2, 3

生成器表达式

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# 列表推导式 vs 生成器表达式
squares_list = [x**2 for x in range(5)]    # 立即创建列表
squares_gen = (x**2 for x in range(5))     # 惰性求值

print(squares_list)  # [0, 1, 4, 9, 16]
print(squares_gen)   # <generator object>

# 节省内存
large_gen = (x for x in range(1000000))

10.7 函数注解进阶

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from typing import List, Dict, Optional

def process_data(
    items: List[int],
    config: Optional[Dict[str, str]] = None
) -> List[int]:
    """
    处理数据列表
    
    Args:
        items: 整数列表
        config: 可选的配置字典
        
    Returns:
        处理后的整数列表
    """
    if config is None:
        config = {}
    return [x * 2 for x in items]

10.8 本章小结

  • *args 接收位置参数（元组），**kwargs 接收关键字参数（字典）
  • 闭包是引用外部变量的内部函数
  • 装饰器用于增强函数功能，使用 @ 语法
  • 递归函数调用自身，必须有终止条件
  • 生成器使用 yield，惰性求值节省内存
  • 类型提示提高代码可读性和工具支持

练习题

  1. 编写装饰器 @log，在函数执行前后打印函数名和参数
  2. 使用递归实现计算列表元素之和
  3. 编写生成器函数，生成斐波那契数列（无限）
  4. 以下代码输出什么？
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    def func(a, *args, **kwargs):
        print(args, kwargs)
    func(1, 2, 3, x=4, y=5)
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