Python函数定义与调用全解析

本文深入剖析了Python函数从定义到调用的完整生命周期：定义时def语句即时创建function对象，固化字节码、默认参数（含可变默认参数共享这一关键设计特性）、闭包及作用域信息；调用时动态构建栈帧并严格遵循LEGB规则进行名称解析，同时揭示了UnboundLocalError等常见陷阱的本质；参数传递实为“对象引用传递”，行为取决于对象可变性而非传统传值/传引用模型；return、异常、finally和yield共同决定了控制流如何安全退出与资源清理。掌握这些底层机制，不仅能写出更健壮、可预测的代码，更能精准调试复杂嵌套、闭包、装饰器及生成器场景。

函数定义时发生了什么

Python 解释器读到 def 语句时，并不执行函数体，而是创建一个 function 对象，绑定到函数名上。这个对象里存着函数体的字节码、默认参数值（注意：是定义时求值）、__globals__ 引用、闭包变量（如果有）等。

常见误区：def f(x, lst=[]): lst.append(x); return lst 中的空列表在定义时就创建了一次，后续所有未传 lst 的调用都共享它——这不是 bug，是设计行为，因为默认参数是函数对象的属性，只初始化一次。

• 默认参数尽量用 None 做哨兵，内部再初始化可变对象
• 嵌套函数中引用外层变量，会形成闭包；此时外层函数返回后，那些变量仍被保留
• def 是可执行语句，可以出现在 if 分支、循环里，甚至能动态生成函数名

函数调用时的栈帧与作用域链

每次调用函数，Python 都新建一个栈帧（frame），压入调用栈。该帧包含局部变量、参数、指令指针和对上层帧的引用（即作用域链）。名字查找按 LEGB 规则：Local → Enclosed → Global → Built-in。

典型错误现象：UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment，往往是因为函数内某处给 x 赋了值（哪怕在 if 里没走到），Python 就把整个函数内的 x 当作局部变量，导致前面的读取失败。

• 想在函数内修改全局变量，必须显式声明 global x；修改外层非全局变量，用 nonlocal x
• 递归深度过大触发 RecursionError，本质是栈帧太多撑爆了 C 层栈空间
• sys._getframe() 可以拿到当前帧，但这是 CPython 内部 API，不跨实现，慎用

参数传递：对象引用 + 不可变性约束

Python 没有“传值”或“传引用”的概念，只有“对象引用传递”。参数名是新绑定的局部变量，指向实参对象。是否能修改原对象，取决于对象是否可变，以及你做的操作是否改变对象自身（而非重新绑定变量）。

比如 def append_to(lst): lst.append(1) 调用后原列表变了；但 def reassign(lst): lst = [99] 不会影响外部列表，因为只是让局部名 lst 指向新对象。

• 字符串、整数、元组不可变，任何“修改”操作实际是新建对象并重新绑定
• 列表、字典、集合可变，“就地修改”方法（如 .append()、.update()）会反映到原对象
• 用 *args 和 **kwargs 接收参数时，它们本身是元组和字典，但内容仍是引用传递

返回与清理：return 如何结束执行，栈帧何时销毁

return 语句立即终止当前函数执行，把表达式结果封装为返回值，然后弹出当前栈帧。如果没写 return 或只写 return，Python 自动补 return None。栈帧销毁时，其局部变量引用计数减一，若对象不再被其他地方引用，就会触发垃圾回收。

容易忽略的点：异常也会导致栈帧弹出，且会沿调用链向上冒泡；finally 块总在栈帧销毁前执行，哪怕遇到 return 或异常。

• try...finally 中的 return 在 finally 执行完后才真正返回，若 finally 也含 return，则覆盖前面的返回值
• 生成器函数（含 yield）的调用不直接执行函数体，而是返回一个 generator 对象，下次迭代才进入并暂停在 yield
• 装饰器本质是在原函数调用前后插入逻辑，但不改变原函数的执行流程，只是包装了调用入口

函数体里有没有 return、有没有异常、有没有 yield，决定了控制流如何跳出当前栈帧——这些细节在调试深层嵌套或异步回调时特别关键。

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