feat(python基础): 完成第十一至十三课教学内容

01_python基础/1_13_函数进阶/advanced_functions.py

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+# 第 1-13 课示例：函数进阶
+#
+# 本文件依次演示：
+# 1. 返回多个结果；
+# 2. 提前返回；
+# 3. 使用 *args 接收任意数量的位置参数；
+# 4. 使用 **kwargs 接收任意数量的关键字参数；
+# 5. 在调用函数时解包列表和字典。
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+
+def print_separator():
+    """输出分隔线，让不同示例的结果更容易区分。"""
+    print("=" * 30)
+
+
+def get_agent_summary(agent):
+    """返回 Agent 名称和工具数量。"""
+    agent_name = agent["name"]
+    tool_count = len(agent.get("tools", []))
+    return agent_name, tool_count
+
+
+def get_agent_status(agent):
+    """根据 Agent 的 enabled 配置返回中文状态。"""
+    # get() 的第二个参数 False 是默认值。
+    # 如果字典中没有 enabled，就把它当作未启用处理。
+    if not agent.get("enabled", False):
+        return "停用"
+
+    # 前面的条件成立时，函数已经提前结束。
+    # 因此执行到这里时，可以确定 Agent 已经启用。
+    return "启用"
+
+
+def count_tools(*tools):
+    """返回调用者传入的工具数量。"""
+    # tools 在函数内部是元组，可以使用 len() 统计元素数量。
+    return len(tools)
+
+
+def build_agent_config(**config):
+    """把关键字参数收集成 Agent 配置字典并返回。"""
+    # config 在函数内部是字典。
+    return config
+
+
+def add_three_numbers(first, second, third):
+    """返回三个数字的和。"""
+    return first + second + third
+
+
+def describe_agent(name, model):
+    """返回包含 Agent 名称和模型的描述文本。"""
+    return f"{name} 使用 {model}"
+
+
+print("一、返回多个结果")
+example_agent = {
+    "name": "代码助手",
+    "tools": ["搜索", "终端"],
+}
+agent_name, tool_count = get_agent_summary(example_agent)
+print(f"Agent 名称：{agent_name}")
+print(f"工具数量：{tool_count}")
+
+print_separator()
+
+print("二、提前返回")
+print(get_agent_status({"name": "代码助手", "enabled": True}))
+print(get_agent_status({"name": "聊天助手", "enabled": False}))
+
+print_separator()
+
+print("三、任意数量的位置参数")
+available_tool_count = count_tools("搜索", "终端", "计算器")
+print(f"工具数量：{available_tool_count}")
+
+print_separator()
+
+print("四、任意数量的关键字参数")
+agent_config = build_agent_config(
+    name="代码助手",
+    model="gpt-5",
+    enabled=True,
+)
+print(agent_config)
+
+print_separator()
+
+print("五、调用时解包数据")
+numbers = [10, 20, 30]
+total = add_three_numbers(*numbers)
+print(f"数字总和：{total}")
+
+agent_data = {
+    "name": "代码助手",
+    "model": "gpt-5",
+}
+description = describe_agent(**agent_data)
+print(description)