Python入门必看:Python函数基础精讲(中篇)

上篇我们讲解了函数的函数概述、基础使用、参数类型、匿名函数，本篇聚焦变量作用域、递归函数两大进阶主题，，帮你进一步掌握函数式编程的精髓。

1. 变量作用域

1.1 什么是作用域？

作用域（Scope）是指变量的有效作用范围，即在哪些代码中可以访问这个变量。

Python 中有 4 层作用域（按从内到外的顺序）：

💡 记忆口诀：L → E → G → B（由内向外，依次寻找）

1.2 局部作用域

在函数内部定义的变量，称为局部变量，只在函数内部有效：

def test():local_var="我是局部变量"print(local_var)test()# print(local_var)  # ❌ 报错：name 'local_var' is not defined

1.3 全局作用域

在文件顶部（函数外部）定义的变量，称为全局变量，整个文件都可以访问：

global_var="我是全局变量"def test():print(global_var)test()            # 调用函数，可以访问print(global_var) # 函数外也可以访问

输出：

我是全局变量我是全局变量

1.4 global 关键字

函数内部默认只能读取全局变量，不能直接修改：

count=10def increment():count=count+1# ❌ 报错：UnboundLocalErrorprint(count)

使用 global 关键字声明后，就可以在函数内修改全局变量：

count=10def increment():global count# 声明使用全局变量count=count+1print(count)increment()  # 11print(count)  # 11（全局变量被修改）

⚠️ 建议：尽量少用全局变量，函数之间传递参数更清晰、更安全。

1.5 nonlocal 关键字

nonlocal 用于嵌套函数中，修改外层（非全局）函数的变量：

def outer():num=10# outer 的局部变量def inner():nonlocal num# 声明使用外层函数的变量num=99print(f"inner: {num}")inner()print(f"outer: {num}")outer()

输出：

inner: 99outer: 99

如果去掉 nonlocal，inner 内部创建一个新的局部变量，原有 num 不受影响：

def outer():num=10def inner():num=99# 这里创建的是局部变量，不影响外层print(f"inner: {num}")inner()print(f"outer: {num}")  # 仍是 10outer()

输出：

inner: 99outer: 10

1.6 作用域综合对比

2. 递归函数

2.1 什么是递归？

递归就是函数自己调用自己。就像俄罗斯套娃，一个套着一个，直到最小的那一个为止。

递归由两部分组成：

• 递归出口：什么时候停止（最基础的情况）

• 递归调用：函数继续调用自己

2.2 递归计算阶乘

需求：计算 n! = n × (n-1) × (n-2) × ... × 1

递归分析：

• 递归出口：n = 1 时，返回 1

• 递归调用：n! = n × (n-1)!

# 普通实现def factorial(n):result = 1for i in range(1, n+1):result *= ireturn result# 递归实现def factorial_recursive(n):if n == 1:return 1# 递归出口return n*factorial_recursive(n-1)  # 递归调用print(factorial_recursive(5))  # 120

递归调用过程（n=5）：

factorial_recursive(5)  → 5 * factorial_recursive(4)      → 4 * factorial_recursive(3)          → 3 * factorial_recursive(2)              → 2 * factorial_recursive(1)                  → 1  ← 递归出口          → 2 * 1 = 2      → 3 * 2 = 6  → 4 * 6 = 24→ 5 * 24 = 120

2.3 递归实现斐波那契数列

斐波那契数列：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ...

规律：F(n) = F(n-1) + F(n-2)，且 F(1)=1, F(2)=1

def fibonacci_iter(n):if n in (1, 2):return 1a, b=1, 1for _ in range(3, n+1):c=a+ba=bb=creturn b# 输出前10个斐波那契数for i in range(1, 11):print(f"F({i}) = {fibonacci_iter(i)}")

输出：

F(1) = 1F(2) = 1F(3) = 2F(4) = 3F(5) = 5F(6) = 8F(7) = 13F(8) = 21F(9) = 34F(10) = 55

2.4 递归的注意事项

⚠️ 递归必须设定出口，否则会导致无限递归，引发 RecursionError。

# 危险：无递归出口def bad_recursive(n):return n+bad_recursive(n-1)# bad_recursive(5)  # ❌ RecursionError: maximum recursion depth exceeded

递归 vs 循环：

💡 建议：能用循环解决的问题，优先用循环。递归适合树形结构、分治等问题。

2.5 递归的优化——记忆化

上述斐波那契递归有大量重复计算，可以用记忆化（Memoization）优化：

# 使用字典手动记忆化memo= {}def fib(n):# 递归出口：第1、2项都是 1if n<=2:return1# 如果已经算过，直接从缓存拿，不用再算if n in memo:return memo[n]# 没算过就计算，并存入缓存result = fib(n-1) +fib(n-2)memo[n] = result# 存起来return result# 输出前10项for i in range(1, 11):print(f"F({i}) = {fibonacci_iter(i)}")

下篇继续讲解函数进阶：闭包与装饰器，教你如何封装自己的代码。