Python 函数怎么写才好用：参数、返回值、作用域和拆分思路
用真实脚本维护场景讲清 Python 函数的核心用法，重点不是语法炫技，而是把重复代码整理成可复用、可测试的小函数。
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函数的价值是让重复逻辑有名字
很多人第一次写函数，只是因为教程要求。真正工作里，函数的价值很朴素：把一段重复出现的逻辑起个名字，下次直接调用。比如清洗标题、解析时间、请求接口、保存 JSON，这些动作如果散落在脚本里，改一次要找很多地方；变成函数后，入口清楚，修改也集中。
一个函数最好只做一件清楚的事。比如 clean_title 负责清洗标题，save_json 负责保存文件，不要写一个 process_all 同时负责读取、清洗、请求、保存、打印。大函数看似省事，后面排查问题会非常累。
简单函数示例：
def clean_title(title):
return " ".join(title.strip().split())
print(clean_title(" Python\n函数 入门 "))参数是输入，返回值是结果
写函数时先想两件事：它需要哪些输入，它应该返回什么结果。输入不要偷偷从全局变量里拿，结果不要只打印不返回。打印适合调试，返回值才方便后续继续处理。比如清洗标题后，你可能要保存、导出、对比，如果函数只 print，就很难复用。
更实用的写法是：
def build_article(title, slug, category):
return {
"title": title.strip(),
"slug": slug.strip(),
"category": category.strip(),
}
article = build_article("Python 函数", "python-function", "编程与 AI")
print(article)参数不要一口气塞太多。超过五六个参数时，通常说明这个函数承担的事情太多，或者应该传入一个字典。参数越多，调用时越容易传错顺序。
默认参数要小心可变对象
Python 函数里有一个经典坑：不要把列表、字典这种可变对象作为默认参数。因为默认参数只会在函数定义时创建一次，后续多次调用会共享同一个对象，结果可能越来越奇怪。
错误示例：
def add_tag(tag, tags=[]):
tags.append(tag)
return tags
print(add_tag("Python"))
print(add_tag("JSON"))更稳的写法是用 None：
def add_tag(tag, tags=None):
if tags is None:
tags = []
tags.append(tag)
return tags把脚本拆成几层会更好维护
一个实用脚本通常可以拆成三层：读取输入、处理数据、输出结果。读取输入可以是读文件、读 CSV、请求接口；处理数据可以是清洗、转换、过滤；输出结果可以是打印、写 JSON、写 CSV。每层拆成函数后，问题出现在哪一步会更清楚。
比如：
def read_lines(path):
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
return f.readlines()
def clean_lines(lines):
return [" ".join(line.split()) for line in lines if line.strip()]
def save_lines(path, lines):
with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(lines))
lines = read_lines("input.txt")
cleaned = clean_lines(lines)
save_lines("output.txt", cleaned)这种写法不花哨，但非常适合长期维护。以后你想把输入从 txt 换成 CSV，只需要改读取函数；想换清洗规则，只改处理函数。
常见问题
函数是不是越短越好？
不是机械追求短，而是职责清楚。一个函数能用一句话说清楚它做什么，通常就比较好维护。
函数里应该 print 还是 return？
调试可以 print，正式逻辑优先 return。返回值方便继续处理和测试。
默认参数为什么不能写空列表？
空列表会在函数定义时创建并被多次调用共享，容易出现上次调用影响下次调用的问题。