1. 案例背景
我们将用一个简化版的学生成绩管理系统来演示：
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如何定义函数（参数、返回值）
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如何使用不同类型的参数（位置参数、关键字参数、可变参数）
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作用域（全局与局部变量）
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匿名函数（
lambda） -
闭包
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常用高阶函数（
map、filter、sorted、reduce）
目标功能：
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添加学生及成绩
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查询成绩
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计算平均分
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查找优秀学生
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排序学生成绩
python
from functools import reduce
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# 全局变量 - 模拟数据库
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students_data = {} # { "姓名": [语文, 数学, 英语] }
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# 基础函数与参数示例
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def add_student(name, *scores):
"""
功能说明：
添加一个学生及其成绩到系统中。
该函数使用了可变参数 *scores 来接收任意数量的成绩（通常是多门科目），
并将其存储到全局字典 students_data 中。
使用场景：
需要在系统中录入新学生时调用。
"""
if name in students_data:
print(f"学生 {name} 已存在，添加失败。")
return False
students_data[name] = list(scores)
print(f"学生 {name} 添加成功！")
return True
def get_student_score(name):
"""
功能说明：
查询某个学生的成绩列表。
如果学生不存在，则返回 None。
使用场景：
需要查看单个学生的所有科目成绩时调用。
"""
return students_data.get(name, None)
# =========================
# 作用域示例
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def update_score(name, subject_index, new_score):
"""
功能说明：
修改指定学生某一科目的成绩。
该函数演示了如何在函数内部修改全局变量 students_data，
体现了 Python 中全局作用域与局部作用域的关系。
使用场景：
成绩录入错误或学生成绩需要更新时调用。
"""
if name in students_data and 0 <= subject_index < len(students_data[name]):
students_data[name][subject_index] = new_score
print(f"{name} 的成绩已更新！")
else:
print("学生不存在或科目索引错误。")
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# 匿名函数 & 高阶函数
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def calculate_average(name):
"""
功能说明：
计算某个学生的平均分。
使用 reduce 和 lambda 进行成绩求和，并计算平均值。
使用场景：
在成绩分析、排序、筛选优秀学生时调用。
"""
scores = students_data.get(name)
if not scores:
return None
avg = reduce(lambda x, y: x + y, scores) / len(scores)
return round(avg, 2)
def get_top_students(min_score=85):
"""
功能说明：
筛选出平均分大于等于 min_score 的学生名单。
使用 filter + lambda 实现。
使用场景：
需要快速获取优秀学生名单时调用。
"""
return list(filter(lambda name: calculate_average(name) >= min_score, students_data.keys()))
def sort_students(by_avg=True, reverse=True):
"""
功能说明：
对学生进行排序，可选择按平均分或成绩列表排序。
默认按平均分从高到低排序。
使用 sorted + lambda 实现。
使用场景：
在成绩分析报告中对学生进行排名时调用。
"""
return sorted(
students_data.keys(),
key=lambda name: calculate_average(name) if by_avg else students_data[name],
reverse=reverse
)
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# 闭包示例
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def score_query_maker(subject_index):
"""
功能说明：
创建一个闭包函数，用于查询指定科目的成绩。
外部函数接收科目索引，返回的内部函数根据学生姓名返回该科目的分数。
使用场景：
当需要重复查询某一科目的成绩时，可以生成专用的查询函数，提高效率。
"""
def query(name):
scores = students_data.get(name)
if not scores:
return None
return scores[subject_index]
return query
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# 测试流程
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if __name__ == "__main__":
# 添加学生
add_student("小明", 88, 92, 79)
add_student("小红", 95, 90, 93)
add_student("小刚", 70, 65, 80)
# 查询成绩
print("小红成绩：", get_student_score("小红"))
# 更新成绩
update_score("小明", 2, 85) # 改英语成绩
# 计算平均分
print("小明平均分：", calculate_average("小明"))
# 查找优秀学生
print("优秀学生：", get_top_students(85))
# 排序学生
print("按平均分排序：", sort_students())
# 使用闭包查询某科成绩
query_math = score_query_maker(1) # 数学
print("小红的数学成绩：", query_math("小红"))知识点总结与使用场景
1. 函数定义与调用
作用：
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将代码结构化，提升可读性与可维护性
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复用逻辑，减少重复代码
使用场景：
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需要实现特定功能的代码块（如
add_student添加学生、update_score修改成绩） -
模块化项目开发
2. 参数类型（位置参数、关键字参数、可变参数）
作用：
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灵活传递数据给函数
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使函数更通用，可适配不同调用需求
使用场景：
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位置参数 ：严格按照顺序传递数据（如
update_score） -
关键字参数 ：调用时可读性更高（如
min_score=85） -
可变参数 ：接收不定数量的值（如
add_student(*scores)录入多科成绩）3. 返回值
作用：
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将函数处理结果传递给调用方
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可作为后续数据处理的输入
使用场景：
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查询功能（如
get_student_score返回学生成绩列表） -
计算功能（如
calculate_average返回平均分）
4. 作用域（全局变量与局部变量）作用：
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控制变量的可访问范围
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避免变量命名冲突
使用场景：
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全局变量 ：存储共享数据（如
students_data） -
局部变量 ：仅在函数内部使用（如
scores）
5. 匿名函数（lambda）
作用：
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快速定义简短函数
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适用于一次性、临时逻辑处理
使用场景：
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数据处理中的映射、过滤、排序（如
lambda name: calculate_average(name)） -
不需要为函数取名的场合
6. 闭包
作用：
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让内部函数记住外部函数的变量环境，即使外部函数已执行完毕
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便于封装特定功能的函数工厂
使用场景：
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定制化功能生成（如
score_query_maker生成专门查询某科成绩的函数） -
数据持久化到函数内部状态
7. 高阶函数（map、filter、reduce、sorted）
作用：
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接收函数作为参数，实现更简洁的数据处理逻辑
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提高代码可读性与表达能力
使用场景：
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map：批量转换数据（如批量计算分数）
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filter ：筛选数据（如
get_top_students筛选优秀学生） -
reduce ：聚合计算（如
calculate_average计算总分） -
sorted ：排序（如
sort_students按平均分排名）