在python中定义函数使用def关键字，后跟函数名和参数列表，函数体需缩进， 可选返回值。1. 基本定义：def greet(name): return f”hello, {name}!”. 2. 默认参数：def greet(name, greeting=”hello”): return f”{greeting}, {name}!”. 3. 不定长参数：def print_args(args, kwargs): for arg in args: print(f”positional argument: {arg}”); for key, value in kwargs.items(): print(f”keyword argument {key}: {value}”). 4. 文档字符串：def multiply(a, b): “””multiply two numbers.””” return a b. 5. 避免可变默认参数：def append_to_list(item, lst=none): if lst is none: lst = []; lst.append(item); return lst. 6. 性能优化：使用@lru_cache装饰器缓存结果，如优化递归计算。
在python中定义函数是件非常简单而有趣的事。让我先回答你的问题，然后我们再深入探讨函数定义的各种细节和技巧。
怎样在Python中定义函数？
在Python中定义一个函数，你需要使用def关键字，后跟函数名和括号内的参数列表，然后是冒号。函数体需要缩进，通常使用四个空格。最后，你可以选择性地返回一个值。下面是一个简单的例子：
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def greet(name): return f"Hello, {name}!"
现在，让我们来详细探讨一下函数定义的方方面面。
在Python中，函数不仅仅是代码的集合，它们是代码可重用性和模块化的核心。定义函数时，你可以像上面的例子一样简单，也可以添加各种复杂的功能和逻辑。
首先，我们来看看如何定义一个基本的函数。像这样：
def add(a, b): return a + b
这个函数接受两个参数a和b，然后返回它们的和。这看起来很简单，但实际上包含了Python函数定义的基本结构：def关键字、函数名、参数列表和函数体。
然而，函数的定义远不止于此。你可以使用默认参数来增加函数的灵活性。例如：
def greet(name, greeting="Hello"): return f"{greeting}, {name}!"
在这个例子中，如果调用greet(“Alice”)时，greeting参数会默认使用”Hello”。但你也可以传递一个不同的问候语，如greet(“Alice”, “Hi”)。
对于更复杂的场景，你可以使用不定长参数。星号*可以用来表示不定长的位置参数，而**可以表示不定长的关键字参数：
def print_args(*args, **kwargs): for arg in args: print(f"Positional argument: {arg}") for key, value in kwargs.items(): print(f"Keyword argument {key}: {value}")
这个函数可以接受任意数量的位置参数和关键字参数，并打印它们。
在定义函数时，还有一个重要的概念是文档字符串（docstring）。文档字符串是一个位于函数定义后的字符串，用于描述函数的用途、参数和返回值：
def multiply(a, b): """ Multiply two numbers and return the result. Args: a (int or float): The first number. b (int or float): The second number. Returns: int or float: The product of a and b. """ return a * b
文档字符串不仅能帮助其他开发者理解你的代码，还能在使用help()函数时显示出来，非常有用。
然而，定义函数时也有一些需要注意的陷阱和最佳实践。比如，避免使用可变对象作为默认参数，因为它们会在函数定义时被创建，而不是在每次调用时：
def append_to_list(item, lst=[]): lst.append(item) return lst # 第一次调用 print(append_to_list(1)) # 输出: [1] # 第二次调用 print(append_to_list(2)) # 输出: [1, 2]
你可能会惊讶地发现，第二次调用时列表并没有被重置。这是因为默认参数lst在函数定义时就被创建，并且在每次调用时都被使用。为了避免这个问题，可以这样做：
def append_to_list(item, lst=None): if lst is None: lst = [] lst.append(item) return lst
这样，每次调用时都会创建一个新的列表。
在性能优化方面，函数的定义和调用也有很多值得注意的地方。使用functools.lru_cache装饰器可以缓存函数的结果，避免重复计算：
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n <p>这个例子展示了如何使用lru_cache来优化递归计算斐波那契数列的性能。</p><p>总的来说，Python中的函数定义是一个强大而灵活的<a style="color:#f60; text-decoration:underline;" title="工具" href="https://www.php.cn/zt/16887.html" target="_blank">工具</a>。通过理解和应用这些技巧，你可以编写出更高效、更易维护的代码。希望这些分享能帮助你更好地掌握Python中的函数定义。</p>
