1. 参数深入理解
1.1 参数传递的内存机制
Python中参数传递的是内存地址（引用传递），而非值拷贝。这意味着：
- 可变对象（列表、字典）在函数内修改会影响外部变量。
- 不可变对象（数字、字符串）在函数内重新赋值会创建新对象。
def modify_list(lst):lst.append(4) # 修改原列表my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(my_list) # 输出：[1, 2, 3, 4]
def reassign_str(s):s = "新字符串" # 创建新对象my_str = "原字符串"
reassign_str(my_str)
print(my_str) # 输出：原字符串
1.2 默认参数的陷阱
当默认参数为可变对象时，多次调用会共享同一内存地址：
def buggy_func(data=[]):data.append(1)return dataprint(buggy_func()) # [1]
print(buggy_func()) # [1, 1]（非预期结果）
解决方案：使用不可变类型（如None）作为默认值，并在函数内创建新对象：
def fixed_func(data=None):data = data or []data.append(1)return data
1.3 动态参数（*args与**kwargs）
- *args：接收任意数量的位置参数，存储为元组。
- **kwargs：接收任意数量的关键字参数，存储为字典。
def dynamic_args(*args, **kwargs):print(f"位置参数: {args}")print(f"关键字参数: {kwargs}")dynamic_args(1, 2, name="Alex", age=18)
# 输出：
# 位置参数: (1, 2)
# 关键字参数: {'name': 'Alex', 'age': 18}
应用场景：格式化字符串、批量处理数据：
values = [11, 22, 33]
print("和为:", *values) # 解包为 print("和为:", 11, 22, 33)
2. 函数名的本质与使用
2.1 函数名作为变量
函数名本质是一个指向函数对象的变量：
def greet():print("Hello!")alias = greet
alias() # 输出：Hello!
2.2 函数作为参数与返回值
函数作为参数：
def apply(func, x, y):return func(x, y)result = apply(lambda a, b: a * b, 3, 4)
print(result) # 输出：12
函数作为返回值：
def multiplier(factor):def inner(x):return x * factorreturn innerdouble = multiplier(2)
print(double(5)) # 输出：10
2.3 高阶函数应用
-
map：对可迭代对象应用函数：
numbers = [1, 2, 3] squared = list(map(lambda x: x**2, numbers)) # [1, 4, 9] -
filter：过滤元素：
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) # [2]
