摘要：函数是可重用的代码块，旨在执行特定任务。可以将 logic 封装到函数中，而不是重复代码，从而提高代码的模块化和可读性。例如，在 AI 项目中，可以编写一个函数来规范化数据或计算精度和召回率等指标。
函数是 Python 编程的核心。它们使您能够有效地构建代码，使其可重用、可维护且更易于调试。
函数是可重用的代码块，旨在执行特定任务。可以将 logic 封装到函数中，而不是重复代码，从而提高代码的模块化和可读性。例如，在 AI 项目中，可以编写一个函数来规范化数据或计算精度和召回率等指标。
下面是一个简单的示例：
def greet(name): return f"Hello, {name}!"print(greet("Ebrahim"))# Hello, Ebrahim!函数包括以下内容：
名称：您调用函数时使用的标识符。参数：函数可以接受的输入（可选）。Body：调用函数时运行的代码。返回值：函数的输出（可选）。函数是使用 def 关键字定义的。您必须提供名称、括号（用于参数）和冒号才能开始正文。
def add(a, b): """This function adds two numbers.""" return a + bresult = add(5, 3)print("Sum:", result) # Output: Sum: 8在 Python 中，parameters 是函数定义中列出的变量，而 argument 是调用函数时发送到函数的值。这种区别对于理解函数的运作方式至关重要。
例如，定义另一个计算矩形面积的函数。它需要两个参数：length 和 width。
def calculate_area(length, width): return length * width这里，length 和 width 是 calculate_area 函数的参数。调用此函数时，您可以为这些参数提供特定值 （参数）：
area = calculate_area(5, 3) print(area) # Outputs: 15在这种情况下，当我们调用 calculate_area（5， 3） 时，参数 5 和 3 将分别传递给参数 length 和 width，从而计算矩形的面积。
一、 位置参数：
直接在函数中定义。传递的值必须按顺序匹配。
def multiply(x, y): return x * y # Calling the function result = multiply(3, 5) # x=3, y=5 print(result) # Output: 15二、默认参数：
允许您设置参数的默认值。如果未提供参数，则使用默认值。
def greet(name, greeting="Hello"): print(f"{greeting}, {name}!") # Using default parameter greet("Ebrahim") # Output: Hello, Ebrahim! greet("Ela", "Welcome") # Output: Welcome, Ela!三、关键词参数：
可以在调用函数时指定参数的名称，从而允许按任意顺序传递它们。
def display_info(name, age): print(f"Name: {name}, Age: {age}") # Calling with keyword arguments display_info(age=34, name="Ebi") # Order does not matterIV. 可变长度参数：
使用 *args 允许函数接受任意数量的位置参数，使用 **kwargs 表示任意数量的关键字参数。
V. 组合不同类型的：
可以将位置参数、默认参数、*args、关键字参数和 **kwargs 组合到一个函数中。
I. 位置参数：
按定义参数的顺序传递。该数字必须与参数的数量匹配。
def divide(x, y): return x / y # Positional arguments result = divide(10, 2) # x=10, y=2 print(result) # Output: 5.0II. 关键字参数：
允许在函数调用期间指定参数名称。这有助于清晰起见，并允许更改顺序。
III. 默认参数：
当没有为具有 default 的参数提供值时自动采用的值。
IV. 可变长度参数：
可以使用 *args 作为位置参数，使用 **kwargs 作为关键字参数来传递不同数量的参数。
V. 组合参数：
可以在一个函数调用中混合使用位置参数、关键字参数和可变长度参数。
Scope 是指可以访问变量的程序区域。Python 具有不同的范围：
Local Scope：在函数内部定义的变量，只能在该函数内访问。Global Scope：在所有函数之外定义的变量，可在整个程序中访问。Enclosing Scope：嵌套函数 （closure） 的 enclosing 函数中的变量。Built-in Scope：在 Python 中预先分配的名称（例如，print、len）。Local Scope：函数中定义的变量位于 local 范围内。它们只能从该函数中访问。例如：def local_scope_example: x = 10 # x is a local variable print(x) local_scope_example # Outputs: 10 # print(x) # Uncommenting this line would raise a NameError2. 全局范围：在任何函数外部定义的变量都位于全局范围内，并且可以从代码中的任何位置（包括函数内部）访问，除非被局部变量遮蔽。例如：
y = 20 # y is a global variable def global_scope_example: print(y) # Accessing global variable y global_scope_example # Outputs: 20修改全局变量但是，如果要修改函数内的全局变量，则需要将其声明为全局变量：
counter = 0def increment: global counter counter += 1incrementprint(counter) # Output: 1避免过度使用全局变量，以保持函数纯度并防止意外的副作用。
注释提供有关函数的预期输入类型和返回类型的提示。
def add(a: int, b: int) -> int: """Adds two integers.""" return a + bprint(add(3, 4)) # Output: 7注释不强制类型，而是用作文档和支持工具，如类型检查器和 IDE。
Lambda 函数是简洁的匿名函数。它们非常适合排序或筛选等短操作。
square = lambda x: x ** 2print(square(5)) # Output: 25numbers = [1, 2, 3, 4]squared_numbers = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))print(squared_numbers) # Output: [1, 4, 9, 16]另一个函数内的函数称为嵌套函数。
def outer_function(msg): def inner_function: return f"Inner says: {msg}" return inner_functionprint(outer_function("Hello!"))闭 包闭包从其封闭范围内捕获变量，即使在封闭函数完成执行之后也是如此。
def multiplier(factor): def multiply_by(number): return number * factor return multiply_bydouble = multiplier(2)print(double(5)) # Output: 10def logger(func): """Logs the function call.""" def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func.__name__} with {args} and {kwargs}") return func(*args, **kwargs) return wrapper@loggerdef multiply(a, b): return a * bprint(multiply(3, 5)) # Logs the call and outputs: 15来源：自由坦荡的湖泊AI
