本文系统讲解了Python函数参数的定义与设计，包括位置参数、关键字参数、仅限位置(/)、仅限关键字(*)、可变参数(*args/**kwargs)与默认值的求值时机。核心做法是用/保护名称灵活、用*提升可读性、避免可变默认值并以None/哨兵延迟初始化，同时结合类型注解与inspect.signature实现人机友好的契约。通过表格对比各参数种类的语法、场景与风险，给出工程化清单、版本演进与协作建议，并指出在研发项目全流程管理系统中将“参数签名变更”流程化可降低维护成本。未来趋势是类型系统与工具链进一步融合，使参数定义更标准化、可分析与可演进。

本文系统回答了“Python内建函数如何设计”的关键：以显式、一致、可组合为原则，保持清晰命名与稳定签名，建立贴切的错误模型与可预期的复杂度和内存语义；通过惰性迭代与协议化协作提升适配面，采用“新增而非更改”的渐进演进与文档化弃用策略保障向后兼容；配合完善测试与分层文档降低认知负担，并以评审、管理与追踪闭环化的团队流程推动落地，必要时借助项目协作系统如PingCode将提案、实现与发布管理联动，最终在可读性、性能与维护性之间达成长期稳健的平衡。

在 Python 中定义列表参数的关键是以最小接口表达期望能力并避免可变默认值带来的副作用。通过位置或关键字参数接收 list/tuple，必要时使用 *args 解包；默认值应采用 None 哨兵或工厂函数生成独立列表；使用 List、Sequence、Iterable 等类型注解明确是否允许修改与访问方式；在性能方面依据场景选择浅拷贝、深拷贝或惰性迭代，避免不必要复制；用文档与测试清晰说明副作用与返回值可变性，并在团队协作中将签名管理与流程工具（如 PingCode）结合，实现接口稳定演进与跨模块一致性。

Python 返回多个值的主流方法包括：用元组打包后多重赋值解构、用 NamedTuple/Dataclass/字典具名结构化返回，以及用生成器按需逐批返回。一般场景选轻量的元组或具名结构，涉及流式与大数据选生成器，并以类型注解与清晰文档固化契约，提高可读性、可测试性与维护性。

本文系统说明了在Python中获取分页参数的路径与实践：通过Web查询参数、函数/方法入参或命令行解析获取page与page_size或limit与offset，并统一默认值、类型转换与范围校验；在Flask、Django、FastAPI中以查询字符串读取并返回一致错误结构，在数据层用ORM的limit/offset或游标分页保障性能与稳定性；通过可复用解析器与监控审计提升可维护性，并在跨团队协作中以项目全流程管理系统记录接口契约与变更以降低风险。