函数、参数与返回值

学习目标

理解 def、参数、返回值和局部变量，并能把一个小型数据转换步骤写成函数。

从重复代码到函数

def mean(values):
    return sum(values) / len(values)

losses = [0.8, 0.6, 0.4]
print(mean(losses))

函数体只有在调用时才执行。return 把结果交给调用者；没有显式 return 的函数返回 None。

参数与契约

参数是函数与调用者之间的契约。函数应明确输入含义，并尽早处理明显的非法输入：

def accuracy(correct, total):
    """返回正确率；total 必须为正数。"""
    if total <= 0:  # Preview：异常处理会在 Module 4 正式讲解
        raise ValueError("total must be positive")
    return correct / total

不要依赖函数外部变量来传递关键数据，这会让测试和复用变困难。

多个返回值与函数组合

def summarize(values):
    return min(values), max(values)

low, high = summarize([0.2, 0.7, 0.4])
print(f"range={low:.1f}..{high:.1f}")

多个返回值实际组成一个 tuple，可以直接解包。函数也可以组合：先用一个函数清洗数据，再把结果传给另一个函数。

AI 场景

训练脚本通常把一个 epoch、指标计算或批次转换写成函数。函数边界让你可以单独打印输入输出，定位问题，而不必运行整个训练流程。

练习

★ 基础

写 clip_score(score, low=0.0, high=1.0)，把分数限制在区间内。

★★ 应用

写函数返回列表中的最大值和最小值，并添加一行 docstring。

★★★ 综合

写 summarize_batch(labels)，返回包含数量和唯一标签数的字典；组合它和 clip_score，打印一行批次摘要。

D2L 衔接

D2L 会把训练、评估和数据迭代拆成函数。读代码时先找函数输入输出，就能看出张量和指标怎样流过程序。