作者丨云朵君
Python就像一把神奇的瑞士军刀——语法简洁、表达力强、学习门槛低，新手也能快速上手。但说句掏心窝的话，即便是写过几年Python的老司机，在定义函数时也经常会掉进一些隐藏的坑里。
这些坑往往不会让程序立刻崩溃，表面上代码跑得挺顺畅。但时间一长，问题就暴露出来了：代码变得像一团乱麻，修个bug要花半天时间；性能慢慢变差，处理数据越来越慢；新同事接手时看得一头雾水，改都不敢改...
如果你写Python函数时还停留在"能跑就行"的阶段，那现在是时候提升代码质量了。今天我们就来好好聊聊函数编写中最容易踩的7个坑，以及如何用专业开发者的最佳实践来避开它们，让你的代码既优雅又高效。从参数设计到异常处理，从性能优化到可读性提升，这些技巧会让你写出更专业、更可靠的Python代码。
1. 停止使用默认可变参数！
错误的方法：
Python 只在函数定义时初始化默认参数一次，而不是每次调用函数时都初始化。这意味着同一个列表会在多次调用中共享，从而导致意想不到的行为。
def add_item(item, items=[]):
items.append(item)
return items
print(add_item('apple')) # ['apple']
print
(add_item('banana')) # ['apple', 'banana'] ???
正确的方法：
对于可变参数，始终使用 None 作为默认值，并在函数内部进行初始化。
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
print(add_item(
'apple')) # ['apple']
print(add_item('banana')) # ['banana']
2. 不要返回不同的数据类型
错误的方法：
返回不一致的数据类型会增加函数的工作难度，并可能导致意想不到的错误。
def process(value):
if value > 10:
return
"Success"
else:
return 0 # Mixing str and int
正确的方法：
使用 None（或一致的类型）可使函数具有可预测性，更易于调试。
from typing import Optional
def process(value: int) -> Optional[str]:
return "Success"
if value > 10 else None
3. 停止编写臃肿的函数--保持小巧
错误的方法：
这个函数做了太多事情。它计算价格、征税、考虑折扣并包含运费。
def calculate_price(quantity, price, tax_rate, discount, shipping):
total = (quantity * price) + shipping
total += total * tax_rate
if discount:
total -= total * discount
return total
正确的方法（分解！）：
现在，每个函数都能做好件事--更易于测试、调试和重用。
def calculate_subtotal(quantity, price):
return quantity * price
def apply_tax(subtotal, tax_rate):
return subtotal + (subtotal * tax_rate)
def apply_discount(amount, discount):
return amount - (amount * discount)
def calculate_total(quantity, price, tax_rate, discount, shipping):
subtotal = calculate_subtotal(quantity, price)
taxed_total = apply_tax(subtotal, tax_rate)
discounted_total = apply_discount(taxed_total, discount)
return discounted_total + shipping
4. 使用 f 字符串而非老式字符串格式化
错误的方法：
def greet(name, age):
return "Hello, my name is %s and I am %d years old." % (name, age)
或者
def greet(name, age):
return "Hello, my name is {} and I am {} years old.".format(name, age)
正确的方法（更易读、更高效）：
def greet(name, age):
return f"Hello, my name is {name} and I am {age} years old."
f-strings 更快、更易读，是在 Python 中格式化字符串的首选方式。
5. 利用类型提示提高清晰度
错误的方法：
这种方法可行，但 a 和 b 是什么类型？整数？浮点数？字符串？
def add_numbers(a, b):
return a + b
正确的方法：
类型提示使函数自文档化并防止意外行为。
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
return a + b
6. 使用 enumerate() 代替手动跟踪索引
错误的方法：
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
index = 0
for fruit
in fruits:
print(f"{index}: {fruit}")
index += 1
正确的方法：
enumerate()消除了手动索引跟踪，使循环更简洁、更 Pythonic。
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, fruit
in enumerate(fruits):
print(f"{index}: {fruit}")
7. 避免使用流量控制的 try-except
错误的方法：
def get_price(data):
try:
return data["price"]
except KeyError:
return 0
正确的方法：
使用.get()更易读，并可避免不必要的异常处理。
def get_price(data):
return data.get("price", 0)
写在最后
编写更好的 Python 函数不仅仅是为了让它们工作，更是为了让它们可读、可维护和高效。通过避免这些常见错误并遵循最佳实践，你将写出更简洁、更专业的 Python 代码。
现在你知道如何改进 Python 函数了，回到你的旧代码并重构它！你会惊喜地发现代码变得更简洁、更高效了。
还有其他函数编写技巧吗？欢迎在下面的评论中留言！
