在本篇文章中，笔者将带你深入探讨 Python 函数传参的进阶主题。
通过阅读本篇文章，你可以深入了解 Python 函数传参的进阶主题，掌握更多高级的函数技巧，提升你的 Python 编程能力。
前面分享了Python 函数传参基础篇：《提升Python函数调用灵活性：参数传递类型详解
结合食用，效果更佳。
注意事项：
global关键字。将函数内部的 变量 声明为全局变量，使得在函数内部修改的值也能影响到函数外部。在这个例子中，x 在函数 func 内部是一个局部变量，它的作用范围仅限于函数内部。
而在函数外部定义的 x 是一个全局变量，可以在函数内部和外部访问。
def func():
x = 10 # 局部变量
print("Inside func:", x)
x = 5 # 全局变量
func()
print("Outside func:", x)
输出：
Inside func: 10
Outside func: 5
如果需要改变函数外部的值，通过使用 global 关键字，将函数内部的 x 声明为全局变量，使得在函数内部修改的值也能影响到函数外部。
def func():
global x
x = 10 # 局部变量
print("Inside func:", x)
x = 5 # 全局变量
func()
print("Outside func:", x)
输出：
Inside func: 10
Outside func: 10
注意事项：
理解传值传递和传引用传递的区别：
这是理解参数传递方式的关键，可以帮助我们正确处理函数内外的变量关系。
在这个例子中，a 是一个不可变对象（整数），而 b 是一个可变对象（列表）。
当将它们作为参数传递给函数时，
不可变对象（如整数、字符串、元组） 是通过传值传递的，所以在函数内部对 a 的修改不会影响外部变量 x。
可变对象（如列表、字典） 是通过传引用传递的，所以在函数内部对 b 的修改会影响外部变量 y。
def modify_value(a, b):
a = 10
b.append(4)
x = 5
y = [1, 2, 3]
modify_value(x, y)
print(x) # 输出: 5
print(y) # 输出: [1, 2, 3, 4]
注意事项：
lambda 关键字用于定义匿名函数：lambda 关键字用于创建一个匿名函数，也称为 lambda 表达式。它可以在需要一个简单的函数定义的地方使用，并且通常用于一次性的、简单的函数需求。lambda 表达式强调了函数定义的简洁性和方便性。它适用于一些简单的函数需求，可以避免编写完整的函数定义和命名的过程，使代码更加简洁和易读。lambda 表达式可以提供一种简洁的函数定义方式，但请注意适用场景。对于复杂的逻辑和需要复用的函数，建议使用普通函数进行定义，以提高代码的可读性和维护性。Python lambda用法：
lambda arguments: expression
示例 1：对数字进行相加
在这个例子中，lambda 关键字用于定义一个匿名函数，它接受两个参数 x 和 y，并返回它们的乘积。
使用 lambda 表达式可以简洁地定义简单的函数。
add_numbers = lambda x, y: x + y
result = add_numbers(5, 3)
print("Result:", result) # 输出: 8
示例 2：对列表进行升序排序
在这个示例中，sorted() 函数使用了 key 参数，该参数接受一个函数作为排序的依据。
通过 lambda 表达式 lambda x: x，我们指定以列表中的每个元素作为排序依据。因此，列表会按照元素的大小进行升序排序。
numbers = [5, 2, 8, 1, 9]
sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: x)
print(sorted_numbers) # 输出: [1, 2, 5, 8, 9]
示例 3：对字典列表按照字典键进行排序
在这个示例中，有一个字典列表 persons，其中每个字典包含一个名字和年龄。
使用 sorted() 函数和 key 参数，将 lambda 表达式 lambda x: x["name"] 作为排序依据。这样，字典列表将按照字典的 "name" 键进行升序排序。
persons = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30},
{"name": "Charlie", "age": 20}
]
sorted_persons = sorted(persons, key=lambda x: x["name"])
print(sorted_persons)
# 输出: [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 20}]
装饰器可以实现很多有趣的功能，这里只对基础使用做一下介绍。
注意事项：
示例一：将字母转换为大写装饰器
在这个例子中，uppercase_decorator 是一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。
这个装饰器函数将原始函数的返回值转换为大写形式。通过在函数定义前使用 @ 符号应用装饰器，可以直接将装饰器应用于函数。
def uppercase_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result.upper()
return wrapper
@uppercase_decorator
def demo(name):
return "Hello, " + name
result = demo("Frica")
print(result) # 输出: HELLO, Frica
示例二：将字母转换为大写装饰器并添加<b>标签
在示例中，demo 函数先应用 uppercase_decorator，然后应用 bold_decorator。
最终的执行顺序是先执行 bold_decorator 的包装函数，然后执行 uppercase_decorator 的包装函数。最后，调用 demo("Frica") 会返回 <b>HELLO, FRICA</b>。
def uppercase_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result.upper()
return wrapper
def bold_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return "<b>" + result + "</b>"
return wrapper
@bold_decorator
@uppercase_decorator
def demo(name):
return "Hello, " + name
result = demo("Frica")
print(result) # 输出: <b>HELLO, FRICA</b>
注意事项：
* 和 ** 运算符，可以将传递给函数的参数打包成一个元组或字典；* 和 ** 运算符，可以将元组或字典中的值解构为单独的参数，并将它们传递给函数；* 运算符将元组中的元素分别传递给函数的位置参数；**运算符将字典的键值对打包并传递给函数的关键字参数；在这个例子中，data 和 info 是元组和字典，通过解构操作符 * 和 ** 将它们的值解构为单独的参数。
params 和 details 是普通的参数值，通过打包操作符 * 和 ** 将它们的值打包成元组或字典作为参数传递给函数。
def demo(name, age):
print(f"Name: {name},", f"Age: {age}")
# 参数解包
data = ("Frica", 25)
demo(*data) # 输出: Name: Frica, Age: 25
# 参数解包
info = {"name": "dd", "age": 30}
demo(**info) # 输出: Name: dd, Age: 30
这个在上一篇文章中有介绍，无论何时，为你的函数和参数添加类型注解，这是很有必要的。
作用如下：
需要注意的是，类型注解并不会影响代码的实际执行，它们只是提供给开发者和工具使用的信息。
在 Python 中，类型注解是可选的，并且不会导致运行时错误。但是，类型注解可以在代码开发和维护过程中提供很多有益的帮助，
def demo(name: str, age: int) -> str:
return "Hello, " + name + "! You are " + str(age) + " years old."
print(demo("Frica", 25)) # 输出: Hello, Frica! You are 25 years old.
本篇文章深入介绍了Python中函数传参机制的高级应用。
参数的作用域：介绍了局部作用域、全局作用域和嵌套作用域的概念及其关系。这有助于理解在不同作用域中如何访问和操作变量。
参数的传递方式：探讨了传值调用和传引用调用的区别，以及可变对象和不可变对象的概念。这对于理解函数参数的传递机制非常重要。
匿名函数和 Lambda 表达式：介绍了匿名函数的定义和使用，以及 Lambda 表达式的语法和应用场景。这些技巧可以简化代码并提高可读性。
装饰器：解释了装饰器的作用和用法，包括如何定义和应用装饰器来增强函数的功能。装饰器是 Python 中强大的函数修饰工具。
参数的解构和打包：讨论了参数解构和打包的操作符 * 和 ** 的使用方法，以及如何处理多个参数的情况。这些技巧可以增加代码的灵活性。
参数类型注解：介绍了参数类型注解的概念和用法，以及如何在函数定义时指定参数的类型。这有助于提高代码的可读性和可维护性。
总体上，这些主题涵盖了函数传参的关键概念和技巧，适合进阶的 Python 程序员学习和掌握。