**在 Python 中创建函数的核心步骤是使用 def 关键字声明函数名、参数列表与缩进定义函数体，并通过 return 返回结果；为提高可读性与可维护性，应同时加入类型注解和文档字符串，并遵循风格规范。**此外，合理选择位置参数、关键字参数、默认值、可变参数（*args、**kwargs）以及仅限关键字或仅限位置参数，可让函数接口更稳健；在复杂项目中，闭包、装饰器与 Lambda 能提升抽象与复用度；结合单元测试、性能优化与协作流程，才能让函数在团队开发与生产环境中经得起考验。

# Python中如何创建函数：从语法到实践的完整指南

## 一、函数的概念与语法基础

在 Python（包括 3.12 及更高版本）中，**创建函数的基本语法是使用 def 关键字，后跟函数名、括号内的参数列表、冒号以及缩进的函数体**。函数是可复用的代码块，用于封装逻辑并在需要时调用，它支持返回值、默认参数、关键字参数等丰富特性。为了提升代码质量，建议为函数添加文档字符串（docstring）描述用途与参数，并结合类型注解（type hints）提升静态检查与 IDE 智能提示的效果；这些做法被广泛收录于 Python 官方文档与风格指南中（Python Software Foundation, 2024）。在编写函数时，保持清晰命名与一致风格，有助于长期维护与团队协作。

函数定义通常包括四个关键点：**函数名表达意图、参数列表规范外部输入、函数体实现算法与业务逻辑、返回值提供输出结果**。在日常开发中，开发者常在函数中组织控制流（条件与循环）、调用其他函数或库、处理异常，并与模块或类协同工作。为了让函数在实际项目中更易维护，建议将函数职能保持单一（Single Responsibility），避免过长的函数体；将复杂逻辑拆分为多个较小的函数或模块，并通过明确的接口契约（契约式设计）保障调用方的稳定性。这些设计思想在软件工程中被视为最佳实践，有助于降低耦合并提高可测试性。

例如，最简单的函数创建如下所示，体现了 def、参数与 return 的基本用法，同时包含 docstring 与类型注解，便于阅读与工具分析：

```python
def greet(name: str) -> str:
    """返回问候语。参数 name 为用户名称。"""
    return f"Hello, {name}"
```

函数是 Python 程序结构的基础单元，除了被直接调用，也可以作为参数传递给其他函数（高阶函数），或被作为返回值输出以构建更高层次的抽象。**借助函数，我们可以将数据处理、业务规则、算法步骤封装起来，使代码模块化、可复用并更易测试**。当函数跨模块使用时，建议为其提供稳定 API，并通过明确的错误处理与异常类型提升可靠性。在团队协作中，通过代码评审与文档规范确保函数接口的一致性，是提升整体质量的重要环节。

## 二、参数类型与传参模式

Python 函数的参数系统非常灵活，**支持位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数（*args）、可变关键字参数（**kwargs），以及仅限位置（positional-only）与仅限关键字（keyword-only）参数**。这种丰富的传参模式让函数接口既可以简洁易用，又能表达必要的约束。例如当需要固定顺序时使用位置参数，当需要清晰含义时使用关键字参数；默认参数可以提供合理的缺省行为，而 *args 与 **kwargs 则能处理不确定数量的输入。在大型代码库中，合理选择参数模式能显著减少调用错误。

Python 3 引入的特殊分隔符 / 与 *，可分别用于定义仅限位置参数与仅限关键字参数：**斜杠 / 之前的参数只能以位置方式传入；星号 * 之后的参数必须以关键字传入**。这种设计提升了 API 一致性与自解释性，防止误用。需要注意的是，默认参数若为可变对象（如列表、字典）可能导致共享状态的陷阱；若确有需要，可使用 None 作为默认值，并在函数体内初始化。这些细节在官方教程与风格指南中多有强调（Python Software Foundation, 2024）。

```python
def add(x: int, y: int = 0, /, *, scale: float = 1.0) -> float:
    """仅限位置参数：x、y；仅限关键字参数：scale。"""
    return (x + y) * scale

# 调用示例
add(3, 4, scale=0.5)  # 合法
# add(x=3, y=4, scale=0.5)  # 非法：x、y 为仅限位置参数
```

在实际项目里，**关键字参数能提高函数调用的可读性和可维护性**，尤其当参数较多时；而仅限位置参数可用于性能敏感路径或避免 API 破坏性变更。对于需要灵活扩展的函数，*args 与 **kwargs 可接纳未知或可变的入参，常见于装饰器与适配器模式。配合类型注解与 docstring，开发者可以清晰表达每个参数的意义与约束，并通过静态检查工具（如 mypy）提前捕获类型不匹配问题，在迭代中更快定位缺陷。

## 三、返回值、作用域与可变性陷阱

返回值决定了函数的输出语义：**函数可以返回单值、元组、多值解包，或者在无显式 return 时返回 None**。当函数需要输出多个结果时，返回元组是一种常见模式，配合类型注解的 Tuple 与 NamedTuple 或 dataclass，可以进一步提升表达力与可读性。若函数复杂且涉及状态变更，建议在 docstring 中说明副作用，以免调用方产生误解。在数据处理、计算与业务逻辑中，清晰的返回约定有助于稳定的 API 设计与测试覆盖。

作用域管理也是函数设计的关键。**Python 使用 LEGB（Local、Enclosing、Global、Built-in）规则解析变量**，在闭包与嵌套函数中，外层变量可能被内部函数捕获；若需要修改外层变量，可用 nonlocal 或 global，但需要谨慎，以免引入隐式耦合与难以追踪的副作用。更推荐通过参数传递或返回值传递来管理状态，使逻辑更可预期。在协作开发中，明确作用域与命名约定，可以减少命名冲突与不可见依赖，提高调试效率与代码可读性（PEP 8, Python Software Foundation, 2023）。

可变性陷阱值得特别关注：**若默认参数是可变对象，会在多次调用间共享同一实例**，导致意外的状态累积。经典规避方法是使用不可变默认值（如 None），并在函数体内根据 None 初始化新的列表或字典。类似地，返回可变对象时应明确约定调用方是否可以修改该对象，或使用不可变数据结构以保护不变式。长期来看，良好的可变性管理与清晰的返回契约，是减少隐藏缺陷并提升函数健壮性的基础。

```python
def append_item(item, items=None):
    """避免使用可变对象作为默认参数。"""
    if items is None:
        items = []
    items.append(item)
    return items
```

## 四、装饰器、闭包与 Lambda 的高级用法

装饰器是 Python 函数的强大扩展机制：**通过在函数定义上方使用 @decorator，可以在不修改原函数代码的前提下，为其增加日志、缓存、权限校验、重试等横切逻辑**。常见装饰器包括 functools.wraps、lru_cache 等；wraps 用于保留原函数的元数据（如 __name__、docstring），lru_cache 则能为纯函数提供缓存，显著提升重复计算的性能。对于分层架构，装饰器能将公共策略模块化，减少重复代码，提高复用与一致性（Python Software Foundation, 2024）。

闭包是指**内部函数捕获并记住外部作用域变量的能力**，即使外部函数已返回，内部函数仍能使用这些被捕获的变量。闭包适合构建带有上下文的函数工厂、延迟执行或偏函数等模式。需要注意的是，闭包中的变量是可读写还是只读，取决于是否使用 nonlocal；为避免状态混乱，建议保持闭包中变量的不可变性，或将可变状态封装为对象。在函数式编程场景里，闭包和装饰器常相互搭配，形成高层次抽象与管道式数据处理。

```python
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=256)
def fib(n: int) -> int:
    """使用装饰器为递归函数提供缓存。"""
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)
```

Lambda 表达式提供**简洁的匿名函数**，常用于临时回调、排序 key 或映射转换等场景。尽管 Lambda 简洁，但在复杂逻辑中应避免过度使用，以免降低可读性；对可测试性与调试也不利。更推荐将复杂逻辑提升为具名函数并附加 docstring 与类型注解，以利于维护与工具支持。在工程实践中，**装饰器、闭包与 Lambda 共同构成 Python 函数的高级特性组合**，能在保持接口稳定的同时提升模块化与抽象能力。

```python
data = ["apple", "banana", "cherry"]
sorted_data = sorted(data, key=lambda s: len(s))
```

## 五、类型注解与文档字符串：可维护性的加速器

类型注解（Type Hints）通过在参数与返回值处显式标注类型，使**函数的契约更清晰，可读性更强，并可借助静态检查工具捕获错误**。结合 mypy、Pyright 或 IDE（如 VS Code、PyCharm）的即时反馈，开发者能在编码阶段发现类型不匹配、空值风险等问题，减少运行时错误。对于公共 API 与库开发而言，类型注解可显著提高集成体验与自动补全质量，帮助团队保持一致的使用方式。类型系统虽然不会改变运行时行为，但能强化设计与文档化（PEP 8, Python Software Foundation, 2023）。

文档字符串（docstring）是**记录函数用途、参数、返回值与异常的首选载体**。在函数定义的第一行使用三引号字符串编写说明，支持 Sphinx、pdoc 等文档生成工具提取。若采用 Google、NumPy 或 reStructuredText 风格的 docstring，建议保持一致性以便自动化生成文档。对于复杂函数，文档字符串还应包含用法示例与边界条件说明，以帮助调用方快速理解行为。再配合一致的命名规范与编码风格，整体项目的代码质量与可维护性会显著提升（Python Software Foundation, 2024）。

```python
def normalize(text: str, lower: bool = True) -> str:
    """
    Normalize text by trimming spaces and optional lowercasing.

    Parameters:
        text (str): Input content.
        lower (bool): Whether to lowercase.

    Returns:
        str: Normalized text.
    """
    cleaned = text.strip()
    return cleaned.lower() if lower else cleaned
```

在大型团队或开源项目中，**类型注解与 docstring 构成函数可维护性的“双引擎”**。它们使代码评审更高效，使自动化工具（静态分析、文档生成、补全）发挥更大效能，进而缩短交付周期。在持续集成（CI）中集成类型检查与文档构建，可确保函数在演进过程中保持一致契约；同时，结合单元测试与覆盖率报告能进一步佐证函数正确性，为后续重构提供安全网。这些实践与现代软件工程中的“可观察性与可验证性”理念高度一致。

## 六、测试、调试、性能与协作的综合实践

函数创建只是起点，**系统化的测试、调试与性能优化可以让函数在生产环境表现稳定**。单元测试可以使用 pytest 或 unittest 框架，为每个函数编写充足的测试用例，覆盖正常路径与异常路径；在重构或版本升级时，测试能帮助验证函数行为不变。调试方面，利用 logging 与断点（IDE 调试器）可以直观观察变量与流程；性能方面，配合 functools.lru_cache、itertools、生成器与向量化（如借助 NumPy），在数据密集型任务中提升吞吐与延迟表现。同时，遵循 PEP 8 的风格与命名规范，减少认知负担与维护成本（PEP 8, Python Software Foundation, 2023）。

在团队协作中，**代码评审（Code Review）与需求追踪是函数质量的护栏**。评审能发现命名、参数设计与边界处理的不足，而需求追踪则保证函数实现与业务目标对齐。结合项目协作系统，可以将函数相关的任务、缺陷与测试用例串联起来，形成完整的研发闭环。在研发全流程管理场景中，像 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 这样的系统能将需求、代码库、评审与测试数据关联，帮助团队在函数级别对变更进行追溯与沟通，降低跨部门协作的摩擦。在跨时区或远程团队里，这类平台能提供透明的节奏与责任划分，但仍需在代码层面保持良好的函数设计与文档约定。

性能优化需谨慎权衡。**优先关注算法与数据结构的改进，而非微优化**；如将递归改为迭代、避免不必要的复制、使用生成器惰性计算、用缓存减少重复工作。在 I/O 密集任务中，异步（async/await）可提升并发能力，而在 CPU 密集场景中，可考虑并行或向量化。衡量性能的基准测试（benchmark）应在可控环境下进行，并结合剖析工具（如 cProfile）定位热点。对函数而言，清晰的接口与可预测行为往往比短期性能收益更重要；确保可读性与可测试性，是长期效率的基础（Python Software Foundation, 2024）。

### 常见函数形式与实践对比

| 形式/特性 | 典型用途 | 可读性 | 可测试性 | 性能开销 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| def 具名函数 | 通用逻辑封装 | 高 | 高（易 Mock） | 低 | 绝大多数业务与算法 |
| lambda 匿名函数 | 短小回调/排序 key | 中 | 低（不易定位） | 低 | 一次性、局部简化 |
| 装饰器（@） | 横切逻辑（缓存/日志） | 中 | 中（需额外测试） | 视实现而定 | 复用策略、策略注入 |
| functools.partial | 参数预设 | 中 | 中 | 低 | 适配器、函数定制 |
| 闭包 | 记住上下文状态 | 中 | 中（注意状态） | 低 | 函数工厂、延迟执行 |

在工具与环境层面，国外主流 IDE 如 VS Code 与 PyCharm 为函数开发提供了完善支持：**类型推断、重构、断点调试、集成测试与代码质量检查**都能帮助开发者更快迭代。对于团队级流程，若需要将函数开发、评审、测试与交付统一在一个流中，可以在项目协作平台中建立清晰的里程碑和工作项。为实现需求-代码-测试的闭环追踪，适当引入 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 这类研发项目全流程管理系统，可以让函数级变更与测试结果保持一致的可视化记录，提升跨团队可见性与审计性。在落地时，应避免过度依赖工具，始终以清晰函数设计与文档为根基。

## 七、总结与未来趋势

综上，**在 Python 中创建函数的关键是掌握 def 语法、参数模型、返回值与作用域，并在工程实践中引入类型注解与 docstring，以更好地维护与协作**。进一步的抽象能力来自装饰器、闭包与 Lambda，它们让横切逻辑复用、上下文封装与简洁操作更为自然；同时，系统化的单元测试、调试与性能优化，使函数在生产环境更可靠。在团队层面，代码评审与需求追踪能确保函数实现与业务目标一致，项目协作平台则为流程透明与审计提供支撑。在需要全流程贯通时，可考虑在现有工具链之外引入如 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的管理能力，将函数开发与项目管理连接起来，实现端到端的研发协同。

面向未来，**类型系统与静态分析将在 Python 函数开发中扮演更重要角色**，IDE 与语言服务正持续提升智能补全与重构体验；装饰器与元编程配合 AI 代码助手，将加速常见模式的自动化生成。在性能与可伸缩性上，异步生态、并行与向量化将继续扩展函数能力边界；而在协作层面，跨平台与云原生工具会将函数的设计、测试与部署整合为更顺畅的流水线。无论工具如何演进，清晰的函数接口、严格的契约与可靠的测试仍是不可替代的核心，确保 Python 项目在复杂环境中依然稳健、可维护、可演化（参考 Python 官方文档与 PEP 8 所倡导的原则，Python Software Foundation, 2024; 2023）。

参考与资料来源
- Python Software Foundation. “The Python Tutorial: Defining Functions.” docs.python.org, 2024.
- Python Software Foundation. “PEP 8 — Style Guide for Python Code.” peps.python.org/pep-0008, 2023.

在Python中，可以使用def关键字来定义函数。格式是：def 函数名(参数列表):，接着缩进写函数体。例如，def greet(name): print('Hello, ' + name) 就定义了一个向指定名字打招呼的函数。

使用def关键字创建函数

我刚开始学习Python，想知道如何创建一个最基础的函数来执行某个任务。

如何在Python中定义一个简单的函数？

Python函数可以接受位置参数、默认参数、可变参数等。位置参数按顺序传入，默认参数在定义时赋值，可变参数使用*args（元组）和**kwargs（字典）来传递多个参数，增加函数的灵活性。

函数参数的基本用法和多样性

创建函数时，如何给函数传递不同类型和数量的参数？

Python函数中如何传递参数？

Python函数可以用return语句把计算结果返回给调用者。return后面跟返回的值，例如def add(a, b): return a + b，函数调用add(3,5)会得到返回值8。

通过return语句返回函数结果

我写了一个函数，想让它执行计算后返回结果，该如何实现返回值？

怎样在Python函数中返回值？

PingCodeDocs

本文系统阐述了在Python中创建函数的完整方法：使用def定义具名函数与参数列表并通过return返回结果，结合类型注解与docstring提升可读性与可维护性；灵活掌握位置参数、关键字参数、默认值、仅限位置与仅限关键字、*args和**kwargs等模式，避免可变默认值陷阱；通过装饰器、闭包与Lambda实现横切逻辑复用与上下文封装，配合单元测试、调试与性能优化确保在生产环境稳健；在团队协作中以代码评审与需求追踪保障一致性，必要时借助项目协作系统如PingCode实现需求-代码-测试的闭环管理；未来将由类型系统、静态分析、异步与向量化进一步提升函数开发的质量与效率。

python中如何创建函数

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