之前咱们学过函数的基础用法，今天就来深入探索 Python 函数的进阶技巧！函数就像是我们的 “代码工具箱”，把常用的功能封装起来，随取随用。从参数的灵活传递到函数式编程的巧妙应用，这些知识能让你的代码更简洁、更强大！

一、函数参数的灵活玩法：让函数更通用

1. 位置参数与关键字参数 函数调用时，参数可以按位置传递，也可以指定参数名传递。比如定义一个计算长方形面积的函数：

def rectangle_area(length, width):    return length * width# 位置参数传递area1 = rectangle_area(5, 3)# 关键字参数传递area2 = rectangle_area(width=4, length=6)print(area1, area2)  # 输出：15 24

位置参数要严格按顺序传递，而关键字参数可以打乱顺序，只要参数名对应正确就行，让函数调用更灵活。

2. 默认参数：给参数一个 “备用值” 有些参数在很多情况下都用同一个值，这时可以设置默认参数 。例如，我们写一个打招呼的函数：

def say_hello(name="朋友"):    print(f"你好，{name}!")say_hello()  # 输出：你好，朋友!say_hello("小明")  # 输出：你好，小明!

没传入参数时，函数会使用默认值；传入参数则会覆盖默认值，方便又实用。

3. 可变参数：接收任意数量的数据 有时候我们不知道函数会接收多少个参数，这时可以用 *args 和 **kwargs 。 *args 接收任意个位置参数，会打包成元组；**kwargs 接收任意个关键字参数，会打包成字典。

def sum_all(*args):    result = 0    for num in args:        result += num    return resulttotal = sum_all(1, 2, 3, 4, 5)print(total)  # 输出：15*args 把传入的 1, 2, 3, 4, 5 打包成 (1, 2, 3, 4, 5) ，方便函数统一处理。

小贴士：函数参数定义顺序一般是：位置参数、默认参数、*args 、**kwargs ，这样能避免语法错误。

二、函数式编程基础：用函数处理函数

1. 高阶函数：接收或返回函数的函数

如果一个函数接收另一个函数作为参数，或者返回一个函数，它就是高阶函数。常见的 map 、filter 、sorted 都是高阶函数。例如，用 map 把列表里的每个数平方：

nums = [1, 2, 3, 4]squared_nums = list(map(lambda x: x ** 2, nums))print(squared_nums)  # 输出：[1, 4, 9, 16]map

函数接收一个函数（这里用 lambda 定义）和一个可迭代对象，把函数应用到每个元素上，简洁又高效。

2. lambda 函数：一行搞定简单逻辑 lambda 函数也叫匿名函数，适合定义简单的一次性使用的函数。比如用 filter 筛选出列表里的偶数：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]even_nums = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))print(even_nums)  # 输出：[2, 4]lambda 函数 lambda x: x % 2 == 0

作为筛选条件，配合 filter 函数快速完成任务。

三、函数的作用域：变量的 “活动范围”

在 Python 里，变量有自己的作用域，就像每个人都有自己的活动范围。函数内部定义的变量是局部变量，只能在函数内部使用；函数外部定义的变量是全局变量，在函数内外都能访问（但在函数内修改全局变量需要用 global 关键字）。

count = 10  # 全局变量def add_num():    num = 5  # 局部变量    global count    count += 1    return num + countresult = add_num()print(result, count)  # 输出：16 11

注意事项：过度使用全局变量会让代码逻辑混乱，尽量通过函数参数传递数据，保持函数的独立性。

四、递归函数：自己调用自己的 “神奇循环”

递归函数是指在函数内部调用自身的函数，它能解决一些具有重复子问题的场景。比如计算阶乘：

def factorial(n):    if n == 0:        return 1    return n * factorial(n - 1)result = factorial(5)print(result)  # 输出：120

递归函数必须有终止条件（这里 n == 0 ），否则会无限循环导致程序崩溃。

五、闭包：函数的 “记忆魔法”

闭包是指一个函数返回另一个函数，并且内部函数可以访问外部函数的变量。例如，我们创建一个计数器函数：

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

increment函数记住了 count 变量的值，每次调用都能在原来基础上递增，就像给函数赋予了 “记忆”。 

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