**在 Python 中，子程序通常被定义为可以重复调用的代码片段，最常见的形式是函数（Function）。**函数通过 `def` 关键字定义，支持传入参数、返回值和可选的默认值，实现特定的逻辑封装，以提高代码的可维护性与复用性。本质上，Python 的子程序是将一段逻辑抽象成一个独立单元，使得程序结构更加清晰。

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## 一、子程序的定义与基础语法

在 Python 中，**定义子程序的核心语法为：**

```python
def 子程序名(参数列表):
    语句块
    return 返回值
```

示例：
```python
def add_numbers(a, b):
    result = a + b
    return result
```
在此示例中，`add_numbers` 就是一个子程序，通过两个参数实现求和，并返回结果。

**关键点：**
- 使用 `def` 关键字。
- 函数名建议遵循小写加下划线的命名规范（PEP 8）。
- 参数列表可包含位置参数、关键字参数、可变长参数。
- 可选 `return` 语句，如果没有返回值则默认返回 `None`。

根据 2024 年的 [Python 官方文档](https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html)，函数是 Python 中代码组织的主要方式，支持递归、闭包以及高阶函数。

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## 二、子程序与过程的区别

虽然 Python 中“函数”和“子程序”往往指同一概念，但在计算机科学中，二者存在微妙差异：
- **函数（Function）：** 有返回值。
- **过程（Procedure）：** 不一定有返回值，偏向动作执行。

在 Python 里不存在专门的 `procedure` 类型，但我们可以通过不返回值的函数实现类似的过程逻辑。

表格对比如下：

| 特性           | Python函数 | 过程（传统意义） |
|----------------|------------|------------------|
| 是否返回值     | 可返回值   | 通常不返回值     |
| 调用方式       | `func()`   | `proc()`         |
| 是否有名称     | 是         | 是               |
| 应用场景       | 数据处理   | 流程控制         |

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## 三、参数传递与类型

Python 子程序的参数传递方式灵活，主要包括：
1. **位置参数**：按顺序传递。
2. **关键字参数**：按名称传递，提高可读性。
3. **默认参数**：为函数提供默认值，减少调用配置信息。
4. **可变参数**：`*args` 与 `**kwargs` 分别用于位置参数和关键字参数的可变长度处理。

例如：
```python
def greet(name, greeting="Hello"):
    print(f"{greeting}, {name}!")
```
此子程序可以通过位置参数或关键字参数调用，增强调用接口的灵活性。

**SEO关键词**：Python子程序参数传递、默认参数、可变参数。

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## 四、作用域与变量生命周期

理解子程序与作用域的关系是写好 Python 函数的关键。Python 使用 **LEGB** 规则（Local → Enclosing → Global → Built-in）来解析变量：
- **Local**：函数内部的局部作用域。
- **Enclosing**：嵌套函数的非局部作用域。
- **Global**：模块级作用域。
- **Built-in**：Python 内置名称空间。

示例：
```python
global_var = 10

def demo():
    local_var = 5
    print(global_var + local_var)
```
在此例中，`global_var` 来自全局作用域，`local_var` 来自局部作用域。

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## 五、子程序的返回机制

Python 子程序通过 `return` 语句将值返回给调用者，可以返回任意类型的对象，包括：
- 标准数据类型
- 列表、字典等容器类型
- 自定义类实例

特殊返回：
- 不返回值时默认为 `None`
- 可以一次返回多个值（以元组方式）

例如：
```python
def get_coordinates():
    return 10, 20

x, y = get_coordinates()
```
这种多值返回是 Python 的高效特性，在数据处理与任务协作平台开发中用途广泛。

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## 六、子程序的可重用性与模块化

将子程序设计为通用模块，可以显著提高代码维护效率。Python 支持将多个子程序存放于单独的 `.py` 文件中，通过 `import` 导入使用。  
在企业产品研发与团队协作场景中，将业务逻辑的子程序封装到模块，并结合类似 **[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)** 这样的项目协作与代码管理工具，可以让研发过程标准化，同时减少重复开发。[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的研发全流程管理功能，可帮助团队跟踪每个子程序的更新与依赖关系，提升整体研发质量。

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## 七、异常处理与健壮性

在实际使用子程序时，需要对异常进行捕获，以保证系统稳定性：
```python
def divide(a, b):
    try:
        return a / b
    except ZeroDivisionError:
        return None
```
通过 `try-except` 机制，子程序能优雅地处理错误，提升用户体验和系统可靠性。

Gartner（2024）的企业软件开发报告指出，高健壮性子程序能显著减少部署后问题率，提高交付时间可预测性。

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## 总结与未来趋势

Python 子程序是构建现代应用关键的代码组织单元。从简单的逻辑封装到复杂的模块化结构，子程序的作用贯穿研发全流程。未来趋势是：**更多团队会将子程序与自动化测试、持续集成工具结合使用，形成全生命周期管理体系**。结合代码质量监控与任务协作平台（如 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)），将进一步推动研发效率与跨团队协作能力的提升。

在Python中，函数是一段可重复使用的代码块，用来执行特定任务。它被定义后，可以被多次调用。子程序就是函数的另一种称呼，二者本质上是相同的。

Python中的函数简介

我想了解Python中函数的基本概念，它和子程序有什么关系？

什么是Python中的函数？

要创建子程序，可以使用def关键字定义一个函数，格式为：def 函数名(参数):，然后在函数体内编写代码。定义完成后，可以通过函数名进行调用。

Python子程序的定义方法

我想自己编写一个子程序，但不太清楚具体的写法，能介绍一下吗？

如何在Python中创建一个子程序？

Python的子程序支持多种参数类型，包括位置参数、关键字参数、默认参数和可变参数。使用这些参数类型，子程序可以灵活地接收不同数量和类型的输入，提高代码的复用性。

Python子程序参数类型说明

在定义子程序时，参数有哪些类型？是否可以传递多个参数？

Python子程序可以接受哪些类型的参数？

PingCodeDocs

Python 中的子程序通常通过函数定义实现，是将特定逻辑封装为可重复调用的代码单元，提升程序结构与可维护性。其定义依赖 def 关键字，可包含位置参数、关键字参数、默认参数以及可变参数，支持返回任意类型的值。变量解析遵循 LEGB 规则，返回值可多值同时返回。高质量的子程序应具备良好的模块化和可重用性，结合项目管理与协作平台可实现全流程的研发管控。异常处理机制可增强健壮性，未来将更多与持续集成和自动化测试结合，以提升团队研发效率与质量。

如何定义python中的子程序

**在 Python 中进行样本均衡**时，常常涉及数据预处理与重采样策略，目的是缓解类别不平衡问题对机器学习模型的性能影响。**样本均衡的核心是让训练数据的不同类别在数量上更接近或在训练过程中平衡权重**。在实践中，常用方法包括过采样、欠采样以及生成性数据增强技术。  

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## 一、样本均衡的核心概念与必要性

样本均衡是指在训练数据集的各类别分布不均衡时，通过调整样本数量或权重使得模型在训练时不偏向某类。**不均衡数据集会导致预测结果严重倾向于占多数的类别**，尤其在分类任务（如信用卡欺诈检测、医疗诊断）中，少数类样本往往是业务关注的核心。

根据 **Gartner (2024)** 的研究，数据不平衡问题在实际业务中普遍存在，约有 60% 的企业在分类模型中面临该问题，尤其是在金融风险、异常检测领域。如果不进行样本均衡，模型的召回率与 F1-score 将显著下降。

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## 二、常见样本均衡方法详解

在 Python 中，一般使用 **scikit-learn**、**imbalanced-learn** 等库进行样本均衡处理。常见策略有：

### 1. 过采样（Oversampling）
过采样是通过复制少数类样本或人为生成少数类样本的方式增加其数量。  
常用方法：
- **随机过采样（Random Oversampling）**：直接随机复制少数类样本。
- **SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）**：通过插值生成新的少数类样本。

**优点**：保留所有原始多数类样本。
**缺点**：可能引入噪声，增加过拟合风险。

### 2. 欠采样（Undersampling）
欠采样是在多数类中随机删除一些样本，使各类别数据量接近。
常用方法：
- **随机欠采样（Random Undersampling）**：随机删除多数类样本。
- **近邻欠采样**：删除与少数类边界相似多数类样本。

**优点**：减少数据量，训练速度快。
**缺点**：可能丢失重要样本信息。

### 3. 混合采样（Hybrid Sampling）
结合过采样和欠采样，对少数类增加样本、对多数类减少样本，从而综合优点、减少缺点。

**参考来源**：Imbalanced-learn 官方文档，2023。

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## 三、Python实现样本均衡的常用代码示例

以下为使用 `imbalanced-learn` 的 SMOTE 过采样示例：

```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成不平衡数据
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                           weights=[0.1, 0.9], n_informative=3, n_redundant=1,
                           flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1,
                           n_samples=1000, random_state=42)

# 拆分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25)

# 应用 SMOTE
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)
```

**这里 SMOTE 按比例生成新样本，使少数类与多数类样本数量一致**，从而在训练集层面实现均衡。

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## 四、样本均衡方法对比表

| 方法类型       | 适用场景                         | 优点                         | 缺点                          |
|----------------|----------------------------------|------------------------------|-------------------------------|
| 随机过采样     | 快速增加少数类样本               | 简单易用、实现快              | 过拟合风险高                   |
| SMOTE          | 少数类与多数类边界较清晰          | 保留特征空间结构              | 对噪声敏感                     |
| 随机欠采样     | 数据规模过大且多数类样本差异较小 | 提高处理速度                  | 丢失信息，降低泛化能力         |
| 混合采样       | 多数类与少数类样本差距极大        | 平衡风险与数据丰富度          | 实现复杂                       |

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## 五、结合模型训练的样本均衡策略

除了直接调整数据，还可以在模型训练阶段使用类别权重调整，如 `class_weight` 参数。**这种方法不改变数据分布，而是在训练时对少数类赋予更高权重**，让优化目标更倾向于少数类。对于树模型（如 LightGBM、XGBoost）或逻辑回归，这类机制非常常见。

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## 六、在项目协作与研发管理中的应用建议

在大型项目中，样本均衡往往涉及多方角色（数据科学家、业务方、研发管理人员）的协作。可以利用研发项目全流程管理系统，如 **PingCode**，在数据准备阶段记录均衡策略与模型效果，确保团队成员随时获取最新的样本分布与性能指标。这不仅能提高跨部门协作效率，还能在后续模型迭代中快速复用均衡方案。

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## 七、总结与未来趋势预测

样本均衡是解决数据不平衡问题的重要手段，涉及数据层面的采样与模型层面的权重调整。随着生成式人工智能的发展，未来可能会出现**更智能的均衡方法**，例如通过深度生成模型（GANs）生成少数类样本，以更好保持数据分布的真实性。同时，自动化机器学习（AutoML）平台也会集成样本均衡模块，提供端到端处理流程，减少人工干预。在团队协作层面，研发管理平台如 PingCode 将成为记录与监控样本均衡全过程的重要工具，使这一流程更透明、可重复。

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参考与资料来源：  
1. Gartner, 2024. *AI Model Performance in Imbalanced Datasets*.  
2. Imbalanced-learn Documentation, 2023. *Resampling strategies for imbalanced datasets*.

样本均衡是应对机器学习中类别不平衡问题的重要技术，常见方法包括过采样、欠采样、混合采样以及模型训练时的类别权重调整。Python 下可借助 imbalanced-learn、scikit-learn 等库实现，如使用 SMOTE 生成少数类样本。不同方法在数据保真与训练效果方面各有优缺点，需结合具体场景选择。在企业实践中，研发管理平台可协助记录均衡方案与效果，提升协作与可重复性。未来趋势将向智能生成与全流程自动化发展。

python中如何做样本均衡

**在使用 Python 进行网页数据获取时，捕获网页返回结果值的核心在于请求方法与响应解析的正确选择与实现。**通过合适的 HTTP 请求库，例如 `requests`、`httpx` 等，开发者可以轻松发送 GET 或 POST 请求，获取网页返回的 HTML、JSON、XML 等不同格式的数据，并结合解析工具实现提取与分析。无论是处理 API 接口返回值，还是抓取传统网页的内容，关键在于精准处理响应对象的属性及内容编码，确保数据的完整性和可用性。  

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## 一、Python 捕获网页返回值的基本原理  
本质上，Python获取网页返回值依赖于 HTTP 请求和响应机制。**当客户端（脚本）向服务器发出请求时，服务器响应一个 `Response` 对象，包含状态码、头信息和主体数据。**常见库如 `requests` 中，调用 `.text` 或 `.content` 即可获原始结果，而 `.json()` 在接口返回 JSON 格式数据时非常高效。  
HTTP 协议规定了响应状态码的分布，例如 `200` 表示成功，`404` 表示资源未找到。在数据抓取中，判断状态码通常是第一步，以避免对错误页面进行解析。  
例如：  
```python
import requests
url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()  # 针对 JSON API
    print(data)
else:
    print("Error:", response.status_code)
```  
这种方法广泛应用于接口调用、网页爬取、数据分析等场景，且适配现代的 API 和静态网页，但在动态页面（依赖 JavaScript 渲染）情况下，需要结合其他工具如 Selenium 或 Playwright。

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## 二、常用 Python 请求与解析库对比  
为了更高效捕获网页返回结果，选择合适的库至关重要。下面表格对比了几个主流 HTTP 请求与解析库的特性：  

| 库名称         | 协议支持范围 | 性能特点                        | 适用场景                 |
|----------------|--------------|--------------------------------|--------------------------|
| requests       | HTTP/HTTPS   | 简单易用，社区成熟              | 普通网页与 API 请求      |
| httpx          | HTTP/HTTPS/2 | 异步支持，性能更优              | 高并发 API 调用          |
| aiohttp        | HTTP/HTTPS   | 专注异步，适合批量并发抓取      | 异步爬虫与实时数据获取   |
| Selenium       | HTTP/HTTPS   | 支持浏览器自动化，执行 JS 渲染 | 动态网页数据捕获          |
| Playwright     | HTTP/HTTPS   | 新一代浏览器驱动，高速稳定      | 全功能动态数据爬取        |

从表格可见，**在处理静态 HTML 或 API 接口时，requests 与 httpx 占据优势**；若需要处理 JavaScript 动态渲染页面，则 Selenium 或 Playwright 更为适配。  

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## 三、静态网页返回值捕获与解析流程  
静态网页数据结构较为固定，流程一般如下：  
1. **发送请求**：使用 requests 获取 HTML。  
2. **解析内容**：用 BeautifulSoup、lxml 等库解析 HTML DOM。  
3. **提取数据**：通过 CSS 选择器或 XPath 定位元素，提取文本或属性值。  

示例代码：  
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
if response.ok:
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    title = soup.title.string
    print("网页标题：", title)
else:
    print("请求失败")
```  
这种方法在 SEO 数据监控、信息聚合平台等场景中常用，确保数据在编码和解析层面不丢失。**对于需要周期性抓取的任务，可结合任务调度系统（如PingCode的研发任务管理功能）实现脚本运行的统一管理。**

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## 四、动态网页返回值捕获方案  
动态网页往往依赖 JavaScript 在浏览器端执行后生成 DOM内容，传统 requests 无法直接获取。此时可以使用浏览器自动化工具：  
- **Selenium**（支持 Chrome、Firefox 等），通过调用 `.page_source` 获取渲染完成的 HTML。  
- **Playwright**（更现代，支持多语言），加载页面并等待元素呈现，再截取数据。  

示例：  
```python
from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch()
    page = browser.new_page()
    page.goto("https://www.example.com", wait_until="networkidle")
    content = page.content()
    print(content)
    browser.close()
```  
这种方式尤其适合电商、社交平台等对数据展示依赖前端渲染的业务环境。**根据 Gartner(2024) 数据显示，结合浏览器自动化能够显著提升抓取动态内容的成功率，但应注意执行性能与资源占用。**

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## 五、处理 API 返回 JSON 数据的方法  
在接口调用场景中，服务器返回 JSON 格式数据，结构化程度高。  
- 使用 `.json()` 方法直接得到 Python 字典对象。  
- 对于大规模数据，可用 pandas 转换为 DataFrame 便于分析。  

示例：  
```python
import requests
import pandas as pd

api_url = "https://api.example.com/items"
resp = requests.get(api_url)
if resp.status_code == 200:
    data = resp.json()
    df = pd.DataFrame(data['results'])
    print(df.head())
```  
**JSON 数据解析在数据驱动决策、报表生成等场景中很重要**。结合任务与数据流管理系统，可以实现自动抓取、分析到结果分发的全链路闭环，提高数据价值利用效率。

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## 六、捕获过程中常见问题与应对策略  
在实际操作中可能遇到以下问题：  
1. **编码错误**：网页可能不是 UTF-8 编码，应根据 `response.encoding` 修正。  
2. **反爬机制**：频繁访问可能触发验证码或封锁，应控制访问频率、使用代理。  
3. **网络延迟与超时**：在请求时设定合理的超时参数，防止阻塞。  
4. **数据丢失**：动态内容未加载全时获取，需延长等待时间或检测关键元素。  

例如：  
```python
response = requests.get("https://example.com", timeout=10)
response.encoding = 'utf-8'
```
**在企业级场景中，结合项目管理平台将抓取任务按阶段拆分，可以降低风险与流程复杂度**。PingCode 可作为研发数据收集与任务协同工具，保证跨团队数据抓取与处理的一致性和可追踪性。

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## 七、总结与未来趋势预测  
Python 捕获网页返回结果值的方法已十分成熟，从传统静态抓取到应对复杂的动态渲染，都有配套方案与工具库。**随着 HTTP/3、GraphQL API 以及无头浏览器技术的发展，数据获取将在传输效率与精度上获得全面提升**。未来的趋势包括：  
- 更广泛的异步抓取与分布式调度，提高并发性能；  
- 自动化反爬与验证码识别技术的合规化应用；  
- 与企业内部数据平台的深度融合，实现数据抓取即服务（DaaS）。  

对于开发者而言，掌握从请求发起、响应捕获到结果解析的全流程，是实现稳定、高效数据获取的核心竞争力。在此基础上，结合跨部门协作与任务管理平台，如 PingCode，可进一步提升数据抓取任务的管控与交付效率。  

参考与资料来源  
- Gartner, 2024，《Web Data Extraction Market Trends》  
- Python Software Foundation, 2023，《Python Requests Documentation》

Python 捕获网页返回结果值依赖于正确的 HTTP 请求与响应解析流程，包括使用 requests、httpx 等库获取静态网页和 API 数据，结合 BeautifulSoup、lxml 分析 HTML，或利用 Selenium、Playwright 等工具处理动态内容。同时需要应对编码、超时、反爬等常见问题，并在企业场景中通过协作平台管理数据抓取任务。未来趋势将集中在异步抓取、反爬合规化及与数据平台融合，以提升性能与交付效率。

如何定义python中的子程序

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