在python中定義函數使用def關鍵字，后跟函數名和參數列表，函數體需縮進， 可選返回值。1. 基本定義：def greet(name): return f”hello, {name}!”. 2. 默認參數：def greet(name, greeting=”hello”): return f”{greeting}, {name}!”. 3. 不定長參數：def print_args(args, kwargs): for arg in args: print(f”positional argument: {arg}”); for key, value in kwargs.items(): print(f”keyword argument {key}: {value}”). 4. 文檔字符串：def multiply(a, b): “””multiply two numbers.””” return a b. 5. 避免可變默認參數：def append_to_list(item, lst=none): if lst is none: lst = []; lst.append(item); return lst. 6. 性能優化：使用@lru_cache裝飾器緩存結果，如優化遞歸計算。
在python中定義函數是件非常簡單而有趣的事。讓我先回答你的問題，然后我們再深入探討函數定義的各種細節和技巧。
怎樣在Python中定義函數？
在Python中定義一個函數，你需要使用def關鍵字，后跟函數名和括號內的參數列表，然后是冒號。函數體需要縮進，通常使用四個空格。最后，你可以選擇性地返回一個值。下面是一個簡單的例子：
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def greet(name): return f"Hello, {name}!"
現在，讓我們來詳細探討一下函數定義的方方面面。
在Python中，函數不僅僅是代碼的集合，它們是代碼可重用性和模塊化的核心。定義函數時，你可以像上面的例子一樣簡單，也可以添加各種復雜的功能和邏輯。
首先，我們來看看如何定義一個基本的函數。像這樣：
def add(a, b): return a + b
這個函數接受兩個參數a和b，然后返回它們的和。這看起來很簡單，但實際上包含了Python函數定義的基本結構：def關鍵字、函數名、參數列表和函數體。
然而，函數的定義遠不止于此。你可以使用默認參數來增加函數的靈活性。例如：
def greet(name, greeting="Hello"): return f"{greeting}, {name}!"
在這個例子中，如果調用greet(“Alice”)時，greeting參數會默認使用”Hello”。但你也可以傳遞一個不同的問候語，如greet(“Alice”, “Hi”)。
對于更復雜的場景，你可以使用不定長參數。星號*可以用來表示不定長的位置參數，而**可以表示不定長的關鍵字參數：
def print_args(*args, **kwargs): for arg in args: print(f"Positional argument: {arg}") for key, value in kwargs.items(): print(f"Keyword argument {key}: {value}")
這個函數可以接受任意數量的位置參數和關鍵字參數，并打印它們。
在定義函數時，還有一個重要的概念是文檔字符串（docstring）。文檔字符串是一個位于函數定義后的字符串，用于描述函數的用途、參數和返回值：
def multiply(a, b): """ Multiply two numbers and return the result. Args: a (int or float): The first number. b (int or float): The second number. Returns: int or float: The product of a and b. """ return a * b
文檔字符串不僅能幫助其他開發者理解你的代碼，還能在使用help()函數時顯示出來，非常有用。
然而，定義函數時也有一些需要注意的陷阱和最佳實踐。比如，避免使用可變對象作為默認參數，因為它們會在函數定義時被創建，而不是在每次調用時：
def append_to_list(item, lst=[]): lst.append(item) return lst # 第一次調用 print(append_to_list(1)) # 輸出: [1] # 第二次調用 print(append_to_list(2)) # 輸出: [1, 2]
你可能會驚訝地發現，第二次調用時列表并沒有被重置。這是因為默認參數lst在函數定義時就被創建，并且在每次調用時都被使用。為了避免這個問題，可以這樣做：
def append_to_list(item, lst=None): if lst is None: lst = [] lst.append(item) return lst
這樣，每次調用時都會創建一個新的列表。
在性能優化方面，函數的定義和調用也有很多值得注意的地方。使用functools.lru_cache裝飾器可以緩存函數的結果，避免重復計算：
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n <p>這個例子展示了如何使用lru_cache來優化遞歸計算斐波那契數列的性能。</p><p>總的來說，Python中的函數定義是一個強大而靈活的<a style="color:#f60; text-decoration:underline;" title="工具" href="https://www.php.cn/zt/16887.html" target="_blank">工具</a>。通過理解和應用這些技巧，你可以編寫出更高效、更易維護的代碼。希望這些分享能幫助你更好地掌握Python中的函數定義。</p>
