本文系统阐释了Python函数对“数组”（列表、array.array、NumPy ndarray）的调用与传参机制，核心在于对象引用语义：可变对象在函数内的原地修改会影响外部，元组不可变。为隔离副作用应使用浅拷贝、深拷贝或NumPy显式复制；利用*args、**kwargs与序列解包提升接口灵活性，并用类型注解与契约清晰表达输入、输出与拷贝策略。性能方面建议减少逐元素函数调用、采用批处理与向量化、避免不必要的复制与物化；工程实践中通过测试、文档与流程工具治理函数变更与基准数据，必要时在协作平台（如PingCode）沉淀知识，以确保稳定演进与合规留痕。

Python 并不内置“of 函数”，它来自 RxPY 的创建算子，用于把多个离散值按顺序发射为可观察序列并最终完成，适合事件模拟、数据管道种子源与少量固定数据的流式化。核心要点是：rx.of(*values) 返回 Observable，订阅后依次触发 on_next 与 on_completed，默认同步发射；处理大量或可迭代数据应改用 rx.from_ 或 rx.from_iterable，单值则用 rx.just。结合 subscribe_on/observe_on 与 AsyncIOScheduler，可将 of 流融入线程池或协程环境，保证时序与上下文清晰。在性能与可维护性方面，合理选择创建算子、控制缓存窗口并完善错误处理，可确保响应式管道稳定、高效且易测试。

本文系统阐述了在Python中实现分段函数的完整路径：标量场景以if-elif-else与条件表达式清晰表达，离散匹配可用match-case，批量计算采用NumPy.where/NumPy.select与pandas.cut实现高性能向量化；需要符号推导与可验证数学表达时用SymPy Piecewise，并可经lambdify转为数值函数。文中强调互斥与完备的边界管理、类型与断言、单元与属性测试、基准与监控，以及将区间与系数外置配置和流程化协作（可借助项目管理系统如PingCode）。同时给出方法对比表与示例代码，并基于Python与NumPy官方文档提供权威依据，最后展望静态分析、JIT与符号验证在分段函数工程化中的应用前景。