一、Python函数
Python函数是组织代码的一种方式，它允许你定义可重用的代码块，并通过名称来调用这些代码块。函数可以接收输入（称为参数）并产生输出（称为返回值）。
在Python中，你可以使用def关键字来定义函数。以下是一个简单的Python函数示例：
def greet(name):
"""这个函数接受一个名字作为参数，并返回一个问候消息。"""
return "Hello, " + name + "!"
# 调用函数
message = greet("Alice")
print(message) # 输出: Hello, Alice!
AI 代码解读
在这个例子中，greet是函数名，name是参数，函数体中的代码是return "Hello, " + name + "!"，这行代码返回了一个问候消息。
函数的组成部分：
- 函数定义：使用
def关键字开始，后面跟着函数名、参数列表（用圆括号括起来）和冒号。 - 函数体：缩进的部分，包含函数执行的代码。
- 返回值：使用
return语句来返回函数的结果。如果函数没有return语句或return语句没有跟任何值，那么函数默认返回None。 - 文档字符串（可选）：在函数定义的第一行，使用三引号（
"""或'''）可以添加一个文档字符串（docstring），它用于解释函数的目的和如何使用它。这不是必需的，但强烈建议为函数提供文档字符串，以便他人（或未来的你）可以理解函数的用途。
调用函数：
要调用一个函数，只需使用函数名，后面跟上括号和任何必要的参数。函数执行后将返回指定的值。
# 定义一个函数，不接受参数，返回一个固定的字符串
def greet():
return "Hello, World!"
# 调用函数，不需要传递参数
message = greet()
# 打印函数返回的结果
print(message) # 输出: Hello, World!
AI 代码解读
变量作用域：
在函数内部定义的变量具有局部作用域，这意味着它们只能在函数内部访问。在函数外部定义的变量具有全局作用域，可以在整个程序中访问。然而，函数内部可以访问全局变量，但通常不建议这样做，因为这可能导致代码难以理解和维护。如果需要修改全局变量，可以在函数内部使用global关键字。
在Python中，变量的作用域指的是变量在程序中的可见性和生命周期。了解变量作用域对于编写清晰、可维护的代码至关重要。下面是一个关于Python变量作用域的案例：
假设我们有一个函数，它需要在内部使用一个变量，并且这个变量不应该在函数外部可见或可修改。此外，我们还想在函数内部修改一个全局变量。我们可以通过以下代码来展示这些概念：
# 全局变量
global_var = "I am global"
# 定义一个函数
def my_function():
# 局部变量
local_var = "I am local"
# 修改全局变量
global global_var
global_var = "I am modified inside the function"
# 打印局部变量和全局变量
print("Inside function:")
print("local_var:", local_var)
print("global_var:", global_var)
# 调用函数
my_function()
# 打印全局变量，以展示它已被函数修改
print("Outside function:")
print("global_var:", global_var)
AI 代码解读
输出将会是：
Inside function:
local_var: I am local
global_var: I am modified inside the function
Outside function:
global_var: I am modified inside the function
AI 代码解读
在这个案例中，我们定义了一个全局变量 global_var 和一个函数 my_function。在函数内部，我们定义了一个局部变量 local_var，并通过 global 关键字声明了我们想要修改的是全局变量 global_var。
当函数被调用时，它打印了局部变量和全局变量的值。由于 local_var 是局部变量，它只能在函数内部访问。而 global_var 虽然是全局变量，但在函数内部通过 global 关键字被修改，因此它的值在函数内部和外部都发生了变化。
这个例子展示了以下几点：
- 局部变量作用域仅限于函数内部，函数外部无法访问。
- 全局变量在整个程序中都可见，可以在函数内部和外部访问和修改。
- 如果在函数内部需要修改全局变量，必须使用
global关键字声明。
理解变量作用域有助于避免命名冲突和意外地修改不应该修改的数据。在编写复杂的程序时，合理地规划变量作用域可以提高代码的可读性和可维护性。
默认参数和可变参数：
函数定义时，可以为参数指定默认值，这样调用函数时就不需要提供该参数。此外，你还可以使用*args和**kwargs来定义可变数量的位置参数和关键字参数。
在Python中，函数可以接受不同类型的参数，包括默认参数和可变参数。默认参数是在函数调用时如果没有提供相应参数值则使用的默认值，而可变参数允许你传递任意数量的参数给函数。下面我将通过一个案例来展示这两种参数的使用。
假设我们要编写一个函数，该函数用于计算一组数字的平均值。我们可以使用默认参数来指定一个默认的起始值，同时使用可变参数来接受任意数量的数字作为输入。
# 定义一个计算平均值的函数
def calculate_average(*args, start_value=0):
# 计算总和
total = start_value
for num in args:
total += num
# 计算平均值
average = total / len(args)
return average
# 使用默认参数调用函数
average_with_default = calculate_average(1, 2, 3, 4, 5)
print(f"Average with default start_value: {average_with_default}") # 输出: Average with default start_value: 3.0
# 使用自定义起始值调用函数
average_with_custom_start = calculate_average(1, 2, 3, 4, 5, start_value=10)
print(f"Average with custom start_value: {average_with_custom_start}") # 输出: Average with custom start_value: 2.4
# 使用空参数调用函数（仅使用默认起始值）
average_with_no_args = calculate_average()
print(f"Average with no arguments: {average_with_no_args}") # 输出: Average with no arguments: 0.0
AI 代码解读
在这个案例中，calculate_average 函数使用了两个参数：
*args是一个可变参数，它允许你传递任意数量的位置参数给函数。在函数内部，这些参数被收集到一个名为args的元组中。start_value是一个默认参数，它有一个默认值0。如果在调用函数时没有提供start_value，则使用默认值。如果提供了，则使用提供的值。
函数体内部首先计算了总和，包括 start_value 和所有通过 *args 传递进来的数字。然后，通过除以 args 的长度（即传递的数字的数量）来计算平均值。
通过三次不同的函数调用，我们展示了如何使用默认参数、如何使用自定义的起始值，以及如何在不传递任何参数的情况下使用默认起始值。这种灵活性使得函数更加通用和可重用。
二、匿名函数（Lambda函数）
Python 中的 lambda 关键字用于创建匿名函数，也就是没有名字的函数。lambda 函数通常用于需要一个简单函数对象的地方，并且只使用一次。它们特别适用于在排序函数（如 sorted()）或作为回调函数（如 map()、filter()）中使用。
lambda 函数的语法如下：
lambda arguments: expression
AI 代码解读
其中 arguments 是函数的参数，用逗号分隔，而 expression 是返回的表达式。
下面是一些 lambda 函数的例子：
- 一个简单的
lambda函数，接受两个参数并返回它们的和：
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 4)) # 输出: 7
AI 代码解读
- 用于
sorted()函数，根据字符串长度进行排序：
words = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
sorted_words = sorted(words, key=lambda word: len(word))
print(sorted_words) # 输出: ['date', 'apple', 'cherry', 'banana']
AI 代码解读
- 使用
map()函数将列表中的每个元素都乘以 2：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
doubled = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(doubled) # 输出: [2, 4, 6, 8, 10]
AI 代码解读
- 使用
filter()函数筛选列表中的偶数：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # 输出: [2, 4, 6, 8]
AI 代码解读
lambda 函数的一个主要优点是它们的简洁性，特别是在只需要一行代码来定义函数行为的情况下。然而，对于更复杂的逻辑，使用常规的 def 关键字来定义函数通常更加清晰和易于维护。
需要注意的是，lambda 函数不能包含多条语句，只能有一个表达式，并且没有文档字符串、参数注解、或复杂的控制结构（如循环或条件语句）。这些限制使得 lambda 函数非常适合简单的、一行代码就能完成的任务。
