函数注释通过参数注释、返回值注释和Docstrings为函数提供说明，提升可读性与协作效率，支持工具进行类型检查和文档生成，但不强制运行时类型检查。
函数注释，简单来说，就是给你的Python函数加上说明书。它能让别人（也包括未来的你）更快理解这个函数是干嘛的，输入是什么，输出又是什么。但要注意，这不仅仅是写给人的，一些工具也能利用这些注释做类型检查、文档生成等等。
解决方案
Python函数注释的核心在于
def
语句后，参数列表的括号内，以及函数体内的特定位置。主要有两种方式：参数注释和返回值注释。
1. 参数注释 (Parameter Annotations)
直接在参数后面使用冒号
:
，然后写上注释。
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def greet(name: str, greeting: str = "Hello") -> str: """ 问候某人。 Args: name: 被问候者的名字。必须是字符串。 greeting: 问候语。默认为 "Hello"。 Returns: 包含问候语的消息。 """ return f"{greeting}, {name}!"print(greet("Alice"))print(greet("Bob", "Good morning"))
这里，
name: str
表示
name
参数期望是一个字符串。
greeting: str = "Hello"
表示
greeting
参数也是字符串，并且有一个默认值 “Hello”。 注意，这些注释不会强制类型检查，Python仍然是动态类型语言。
2. 返回值注释 (Return Annotations)
在参数列表的括号后，使用箭头
->
，然后写上返回值的注释。
在上面的例子中，
-> str
表示
greet
函数期望返回一个字符串。
3. Docstrings (文档字符串)
虽然不是严格意义上的“注释”，但 Docstrings 在函数中起着至关重要的说明作用，通常用三重引号
"""Docstring goes here"""
包裹。 Docstrings 应该清晰地描述函数的功能、参数、返回值，以及任何可能引发的异常。许多文档生成工具（如 Sphinx）会解析 Docstrings 来自动生成文档。
4. 组合使用
可以同时使用参数注释、返回值注释和 Docstrings，以提供最全面的函数说明。
def calculate_area(width: float, height: float) -> float: """ 计算矩形的面积。 Args: width: 矩形的宽度，必须是浮点数。 height: 矩形的高度，必须是浮点数。 Returns: 矩形的面积，浮点数。 """ return width * height
如何查看函数注释？
可以通过
help()
函数或者
__annotations__
属性来查看函数的注释。
help(greet) # 显示 greet 函数的 Docstring 和签名信息print(greet.__annotations__) # 输出: {'name': , 'greeting': , 'return': }
什么时候应该使用函数注释？
提高代码可读性： 当函数功能复杂或者参数较多时，注释能帮助理解代码意图。方便团队协作： 团队成员可以通过注释快速了解函数的使用方法。利用工具进行类型检查： 可以使用像
mypy
这样的工具来静态检查代码中的类型错误。生成文档： Docstrings 可以被文档生成工具解析，自动生成 API 文档。
函数注释对性能有影响吗？
函数注释本身对Python代码的运行时性能几乎没有影响。因为Python解释器在运行时会忽略这些注释，除非你显式地去访问它们（例如通过
__annotations__
属性）。
函数注释可以代替类型检查吗？
不可以完全代替。Python仍然是动态类型语言，即使你添加了类型注释，Python解释器在运行时也不会强制执行类型检查。但是，类型注释可以被静态类型检查工具（如
mypy
）使用，在不运行代码的情况下发现潜在的类型错误。这有助于在开发阶段及早发现问题，提高代码质量。可以将函数注释看作是类型检查的一种补充手段，而不是替代品。
以上就是Python函数怎样给函数添加简单的注释说明 Python函数注释编写的基础方法教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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