python函数调用时常见的参数传递方式有4种：1. 位置参数，按函数定义的顺序传递，位置必须匹配；2. 关键字参数，通过参数名传递，可不按顺序，提高代码可读性；3. 默认参数，在定义时赋予默认值，调用时可省略该参数；4. 可变参数，使用args接收任意数量的位置参数，*kwargs接收任意数量的关键字参数。这些方式共同提升了函数的灵活性和复用性，适用于不同场景下的调用需求。
其实，Python里调用一个函数，简单到你可能都觉得有点理所当然：就是写上它的名字，后面跟着一对圆括号，如果需要，把参数放进去就行了。这就像你喊一个人的名字，然后告诉他要做什么事儿一样。
说起来，这事儿真没啥高深莫测的。你想用哪个函数，直接敲它的名字，然后紧跟着一对小括号。如果这个函数需要你给它点儿数据（也就是参数），就把这些数据按顺序塞到括号里。就这么简单。
举个例子，假设你定义了一个问候语函数：
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def say_hello():
"""一个简单的函数，打印问候语"""
print("你好，世界！")
# 调用这个函数
say_hello() # 输出：你好，世界！再来一个稍微复杂点儿的，比如一个加法函数：
def add_numbers(a, b):
"""接收两个数字并返回它们的和"""
return a + b
# 调用这个函数，并传入参数
result = add_numbers(10, 5)
print(f"10 + 5 的结果是: {result}") # 输出：10 + 5 的结果是: 15
# 你甚至可以在一个函数里调用另一个函数，这在实际开发中太常见了
def process_and_display(num1, num2):
sum_val = add_numbers(num1, num2) # 调用上面定义的 add_numbers 函数
print(f"处理结果：{num1} 和 {num2} 的和是 {sum_val}")
process_and_display(7, 3) # 输出：处理结果：7 和 3 的和是 10在我看来，这种调用方式的简洁性是Python受欢迎的原因之一。你不需要像某些语言那样关心复杂的签名匹配或者显式地声明返回值类型，只要函数存在，参数对得上，它就能工作。
说到参数，这可是函数调用里头有点儿意思的地方。有时候你得按规矩来，有时候又能自由发挥，这背后其实有几种不同的传递方式，每种都有它的用武之地，理解它们能让你写出更灵活、更清晰的代码。
1. 位置参数 (Positional Arguments)： 这是最直观的。你按照函数定义时参数的顺序，依次把值传进去。位置很重要，传错了顺序，结果可能就完全不对了。
def describe_person(name, age, city):
print(f"{name} 今年 {age} 岁，住在 {city}。")
# 严格按照顺序传递
describe_person("张三", 30, "北京") # 正常
# describe_person(30, "张三", "北京") # 错误，顺序不对，张三变年龄了2. 关键字参数 (Keyword Arguments)： 这种方式允许你通过参数名来传递值，这样就不需要严格遵守位置了。它的好处是代码可读性更高，尤其当函数参数很多时，能清楚地知道每个值是干嘛用的。
def create_product(name, price, stock=0, description=""):
print(f"产品名称: {name}, 价格: {price}, 库存: {stock}, 描述: {description}")
# 使用关键字参数，顺序可以打乱
create_product(price=99.9, name="Python书籍", description="一本很好的入门书")
# 也可以混合使用位置参数和关键字参数，但位置参数必须在前
create_product("鼠标", 25.5, stock=100)3. 默认参数 (Default Arguments)： 在函数定义时，你可以给参数设定一个默认值。这样，调用函数时，如果这个参数你没传，它就用默认值；如果你传了，就用你传的值。这对于那些不总是需要显式指定，但又需要有个保底值的参数非常有用。
def send_message(message, recipient="所有用户", priority="普通"):
print(f"发送消息 '{message}' 给 '{recipient}'，优先级: {priority}")
send_message("系统维护通知") # 使用默认值
send_message("新功能上线", recipient="VIP用户") # 覆盖默认的 recipient
send_message("紧急通知", priority="高", recipient="管理员") # 覆盖所有默认值4. 可变参数 (args 和 kwargs)：
有时候你不知道函数会被传入多少个位置参数或者多少个关键字参数，`argskwargs` 就是用来处理这种情况的。和
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*args
**kwargs
def process_data(main_id, *args, **kwargs):
print(f"主ID: {main_id}")
if args:
print(f"额外的位置参数: {args}") # args 是一个元组
if kwargs:
print(f"额外的关键字参数: {kwargs}") # kwargs 是一个字典
process_data(101)
process_data(202, "item_A", "item_B")
process_data(303, "data_X", version="1.0", status="active")
process_data(404, "val1", "val2", user_id=123, api_key="abc")这种灵活性在设计通用工具函数或者装饰器时尤其方便，能让你的函数适应多种调用场景。
即便再简单的事儿，也总有那么些时候会踩坑。函数调用也不例外，尤其对于新手来说，一些常见的错误会让人摸不着头脑。但别担心，这些错误往往都有迹可循，掌握了排查方法，你就能迅速解决问题。
1. 或 TypeError: missing required positional argument
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这是最常见的错误之一，意味着你给函数传递的参数数量不对。要么是少传了，要么是多传了。takes N positional arguments but M were given
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def calculate_area(length, width):
return length * width
# calculate_area(10) # 报错：missing required positional argument: 'width'def greet(name):
print(f"你好，{name}！")
# greet("小明", "小红") # 报错：takes 1 positional argument but 2 were givendef
2. ：
这个错误表示你尝试调用的函数名不存在，或者在调用之前没有定义。NameError: name 'function_name' is not defined
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# say_goodbye() # 报错：name 'say_goodbye' is not defined
def say_goodbye():
print("再见！")3. 忘记加括号 ：
这不会报错，但结果可能不是你想要的。当你写 ()
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function_name
function_name()
错误示例：
def get_pi():
return 3.14159
pi_value = get_pi # 注意这里没有括号
print(pi_value) # 输出：<function get_pi at 0x...> (一个函数对象)
# print(pi_value + 1) # 这时候就会报错，因为你不能把一个函数对象和数字相加排查方法： 如果你发现一个变量的值是
<function ... at ...>
()
4. 参数类型不匹配或操作不当： 虽然Python是动态类型语言，不会在定义时强制检查类型，但在运行时，如果你对参数进行了不兼容的操作，就会抛出
TypeError
def concatenate_strings(s1, s2):
return s1 + s2
# concatenate_strings("hello", 123) # 报错：TypeError: can only concatenate str (not "int") to str总的来说，遇到错误不要慌，先看错误信息。Python的错误提示通常都比较明确，能告诉你问题出在哪里、是什么类型的问题。然后结合函数定义和调用，一步步排查。实在不行，用
print()
调用函数，表面上看只是执行一段代码，但往深里想，它其实是构建模块化、可重用代码的基石。这不仅仅是语法层面的操作，更是一种编程思想的体现，对于编写大型、可维护的Python项目至关重要。
1. 模块化 (Modularity)： 函数是实现模块化的基本单元。通过将特定功能的代码块封装在函数中，我们把一个大问题拆解成了一个个小问题。每个函数只负责一个明确的任务。
想象一下，如果一个程序所有代码都写在一个文件里，没有函数划分，那简直是灾难。而有了函数，我们就能像搭乐高积木一样，把不同的功能块拼起来。
2. 可重用性 (Reusability)： 这是函数最显著的优势之一。一旦你定义了一个函数，就可以在程序的任何地方，甚至在不同的程序中多次调用它，而不需要重复编写相同的代码。这直接体现了编程中的“Don't Repeat Yourself (DRY)”原则。
# 定义一个计算圆面积的函数
import math
def calculate_circle_area(radius):
"""计算圆的面积"""
return math.pi * (radius ** 2)
# 在程序的多个地方调用这个函数
area1 = calculate_circle_area(5)
print(f"半径为5的圆面积是: {area1}")
area2 = calculate_circle_area(12.5)
print(f"半径为12.5的圆面积是: {area2}")
# 甚至可以在另一个函数里重用
def analyze_shape(shape_type, value):
if shape_type == "circle":
area = calculate_circle_area(value)
print(f"分析结果：这是一个圆，面积是 {area}")
# ... 还可以添加其他形状的分析
analyze_shape("circle", 7)通过函数调用，我们避免了重复的代码块，不仅减少了代码量，还降低了出错的可能性。如果圆面积的计算公式需要调整，我们只需要修改
calculate_circle_area
3. 跨模块调用与代码组织： 当项目变大时，我们通常会将相关的函数组织到不同的文件中，这些文件就是Python的模块（Module）。通过
import
比如，你有一个
utils.py
# utils.py
def factorial(n):
"""计算阶乘"""
if n == 0:
return 1
res = 1
for i in range(1, n + 1):
res *= i
return res
def power(base, exp):
"""计算幂"""
return base ** exp然后，在你的主程序
main.py
# main.py
import utils
num = 5
fact_result = utils.factorial(num) # 调用 utils 模块中的 factorial 函数
print(f"{num} 的阶乘是: {fact_result}")
base_val = 2
exp_val = 10
pow_result = utils.power(base_val, exp_val) # 调用 utils 模块中的 power 函数
print(f"{base_val} 的 {exp_val} 次方是: {pow_result}")
# 也可以只导入特定的函数
from utils import factorial
num_alt = 7
fact_alt_result = factorial(num_alt) # 直接调用 factorial 函数
print(f"{num_alt} 的阶乘是: {fact_alt_result}")这种模块化的组织方式，让大型项目的代码结构清晰、易于管理，并且极大地提升了代码的复用效率。函数调用不仅仅是执行代码，它更是连接这些模块、构建复杂系统的“桥梁”。
以上就是Python函数怎样调用已经定义好的函数 Python函数基础调用方法的简单教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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