本文系统阐述Python如何进行函数运算：以函数为一等公民，通过清晰的定义、参数与类型标注提升可读性；借助map/filter/reduce、partial与装饰器完成高阶组合；在数值场景采用NumPy的ufunc与广播实现矢量化，在数学场景结合SymPy与SciPy进行求导、积分与求根；配合缓存、并行与异步提升吞吐；以测试、基准与文档保障质量，并在团队协作中把函数库视为可维护资产，可结合项目协作系统（如PingCode）贯通需求到发布的全流程。

本文围绕“Python 如何执行函数加法”给出完整路径：若为一次性计算，直接写 f(x)+g(x)；需复用时用高阶函数返回新函数；面向工程可读性与团队协作时，用可调用对象并实现 __add__ 支持 f+g 语法；批量数据用 NumPy 向量化获得显著性能优势。配合类型注解、异常策略与测试闭环可提升鲁棒性，并针对异步、缓存与广播等边界做优化，最终在不同规模与复杂度下实现可维护、可扩展的函数加法。