Python函数编写指南：3个技巧让代码更强大

写Python函数就像做菜——用对的食材和步骤，才能端出让人惊艳的成品。但很多人的函数要么像“一锅乱炖”，要么复杂得像米其林菜谱，连自己都看不懂。今天，我用实际经验分享几个让Python函数既强大又优雅的方法。

1. 函数的第一原则：单一职责

问题：一个函数塞满几十行代码，既处理数据又调用API，最后还顺手写了日志。
解法：每个函数只做一件事，并做好它。

# 反面教材：功能混杂  
def process_user_data(user):  
    # 验证数据  
    if not user.get("name"):  
        raise ValueError("用户名缺失")  
    # 保存到数据库  
    db.insert(user)  
    # 发送邮件  
    send_email(user["email"], "欢迎注册！")  

# 优化后：拆分成单一职责的函数  
def validate_user(user):  
    if not user.get("name"):  
        raise ValueError("用户名缺失")  

def save_to_db(user):  
    db.insert(user)  

def send_welcome_email(user):  
    send_email(user["email"], "欢迎注册！")  

# 主函数清晰调用  
def process_user_data(user):  
    validate_user(user)  
    save_to_db(user)  
    send_welcome_email(user)  

为什么有效：

• 更易测试（每个函数可单独验证）；
• 修改时不影响其他逻辑；
• 读代码像看说明书，一目了然。

2. 参数设计：别让调用者猜谜

常见坑：参数过多、默认值滥用、类型混乱。

技巧1：用关键字参数强制明确性

# 模糊调用：哪一个是用户名？哪一个是年龄？  
create_user("Alice", 25)  

# 优化后：强制关键字参数  
def create_user(*, name: str, age: int):  
    pass  

create_user(name="Alice", age=25)  # 必须写明参数名，避免传错顺序  

技巧2：限制参数数量

如果参数超过5个，考虑：

• 拆分成多个函数；
• 用字典或对象封装（如**config）。

3. 错误处理：提前防御，友好反馈

烂代码的典型表现：函数内部隐藏错误，调用者一脸懵。

# 反面教材：静默失败  
def divide(a, b):  
    return a / b  # 如果b=0，直接报错崩溃  

# 优化后：主动防御 + 明确异常  
def divide(a: float, b: float) -> float:  
    if b == 0:  
        raise ValueError("除数不能为零")  
    return a / b  

进阶建议：

• 用类型注解（如-> float）提示返回类型；
• 在文档字符串（docstring）中说明可能抛出的异常。

总结：好函数的3个特征

1. 短小精悍：不超过20行，一眼看懂逻辑；
2. 可预测：输入输出明确，避免隐藏副作用；
3. 容错性强：对非法输入快速失败，而非默默崩溃。

下次写Python函数时，不妨自问：“这个函数如果交给别人维护，10秒内能看懂吗？” 如果答案是否定的，就按上面的方法优化吧！

（如果你遇到过其他函数编写的坑，欢迎在评论区分享~）