作为一名开发者，你可能在编写 Python 代码时经常听到“函数”和“方法”这两个词。虽然它们看起来非常相似——都可以执行代码、接收参数并返回结果——但在 Python 的面向对象编程（OOP）体系中，它们有着本质的区别。你是否想过，为什么有些代码可以直接通过名称调用，而有些必须通过对象来调用？
随着我们步入 2026 年，开发环境已经发生了巨大的变化。我们不再仅仅是编写孤立的脚本，而是在构建高度复杂的、由 AI 辅助驱动的系统。在这样的背景下，理解“函数”与“方法”的区别，不仅仅是掌握语法细节，更是关乎如何设计出符合现代云原生架构、易于 AI 理解且高度可维护的代码。
在这篇文章中，我们将深入探讨 Python 中方法与函数的关键区别。我们会通过实际的代码示例，不仅学习它们的定义，还会了解它们在实际应用场景中的差异，并结合 2026 年的视角，看看如何在 AI 辅助编程和现代架构中做出最佳选择。
核心概念：Python 方法
首先，让我们来聊聊“方法”。简单来说，方法是属于类的函数。这意味着方法不能独立存在，它必须依附于一个对象（类的实例）来调用。
当你看到一个函数在调用时前面有一个点（例如 my_object.my_method()），那它就是一个方法。因为方法是与对象绑定在一起的，所以它可以访问和修改对象内部的数据（即实例变量）。这使得方法成为封装数据和逻辑的核心工具。在 2026 年的微服务架构中，这种封装性至关重要，因为它限制了状态的意外修改，使得并发编程更加安全。
#### 方法的关键特性
- 对象依赖性：方法通过其名称调用，但它关联到一个对象。没有对象，就没有办法调用方法。
- ‘self‘ 参数：这是 Python 方法最显著的特征。任何类方法的定义中，第一个参数总是 INLINECODEb9f414ec（虽然你可以叫它别的名字，但强烈约定俗成使用 INLINECODE3b47fb9f）。它代表了调用该方法的对象实例本身。
- 隐式传递：当你调用 INLINECODEbe8a52d6 时，Python 会自动在后台把 INLINECODEf9eb93be 作为第一个参数（即
self）传递给方法。你不需要手动写出来。 - 数据操作：方法可以直接操作包含在相应类中的数据（实例变量），这是它区别于普通函数的最大优势。
#### 基本方法结构
让我们先看一下定义方法的基本骨架。注意 INLINECODE39aeb7bc 关键字前的缩进，它表明这个方法属于 INLINECODE0bde054c 作用域。
class class_name:
def method_name(self):
"""
方法的主体
这里的 self 让我们可以访问实例属性
"""
pass
#### 实战示例：自定义方法
光说不练假把式。让我们通过一个具体的例子来理解方法是如何工作的。我们将定义一个 Student 类，其中包含一个方法来展示学生信息。
class Student:
# 初始化方法，用于设置初始状态
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
# 这是一个自定义方法
def display_info(self):
# 使用 self 访问该对象特有的数据
print(f"学生姓名: {self.name}, 分数: {self.score}")
def is_passed(self):
# 方法可以包含逻辑判断
return self.score >= 60
# 创建类的实例（对象）
stu1 = Student("小明", 85)
stu2 = Student("小红", 55)
# 通过对象调用方法
# 注意：这里我们不需要传递 self，Python 会自动处理
stu1.display_info() # 输出：学生姓名: 小明, 分数: 85
print(f"{stu1.name} 是否及格? {stu1.is_passed()}") # 输出：True
stu2.display_info() # 输出：学生姓名: 小红, 分数: 55
print(f"{stu2.name} 是否及格? {stu2.is_passed()}") # 输出：False
在这个例子中，INLINECODE17f6daed 能够准确打印出对应学生的名字，正是因为 INLINECODEe7b958d0 指向了调用它的那个特定对象（INLINECODEe467f856 或 INLINECODE82d5d76a）。这就是方法强大的地方：它记住了“我是谁”。
核心概念：Python 函数
接下来，我们把目光转向“函数”。函数是独立的代码块，它不属于任何类。这也是为什么我们说 Python 是一门“多范式”语言——它既支持面向对象（通过方法），也支持面向过程（通过函数）。
函数的设计初衷是为了执行特定的任务，比如数据处理、数学计算等。它不关心是哪个对象在调用它，甚至不需要对象存在就能运行。在现代 Python 开发中，随着函数式编程风格的回归（得益于数据处理库的流行），纯函数的重要性达到了前所未有的高度。
#### 函数的关键特性
- 独立性：函数是独立定义的，不依赖任何类或实例。
- 显式传递：如果函数需要数据，所有参数都必须显式地传递给它。没有隐式的
self。 - 无状态性（通常）：由于没有
self，普通函数通常无法直接访问或修改对象的内部状态（除非通过参数传入对象）。这种“无状态”特性使得函数非常适合并发环境，也是现代 Serverless 架构的基石。 - 通用性：函数通常用于处理通用的逻辑，比如求和、求最大值等，这些逻辑通常与特定的数据类型解耦。
#### 基本函数结构
定义函数非常简单，使用 INLINECODE32389e5f 关键字，后面跟函数名和括号。这里不需要 INLINECODE0f495f18 来包裹。
def function_name(arg1, arg2):
"""
函数的主体
这里处理 arg1 和 arg2
"""
result = arg1 + arg2
return result
#### 实战示例：自定义函数
让我们创建一个实用的计算函数。这个函数完全独立，不依赖于任何对象。
def calculate_discount(price, discount_rate):
"""
计算折扣后的价格
参数:
price (float): 原价
discount_rate (float): 折扣率 (例如 0.2 表示 20% off)
返回:
float: 折扣后的价格
"""
if not (0 <= discount_rate <= 1):
# 这是一个纯函数式的错误处理，不依赖外部日志系统
raise ValueError("折扣率必须在 0 到 1 之间")
final_price = price * (1 - discount_rate)
return final_price
# 调用函数：完全通过函数名，不需要对象
original_price = 100
discount = 0.15 # 15% 折扣
try:
new_price = calculate_discount(original_price, discount)
print(f"原价: {original_price}, 折扣后价格: {new_price}")
except ValueError as e:
print(f"计算错误: {e}")
在这个例子中，calculate_discount 只关心传入的数字，它不知道也不关心这些数字来自哪里。这就是函数的灵活性。
深度对比：方法与函数的根本区别
既然我们已经分别了解了它们，现在让我们来一场“巅峰对决”，看看在不同维度下，它们到底有何不同。
#### 1. 调用方式与归属权
这是最直观的区别：
- 函数：只能通过函数名直接调用。它是“孤儿”，独立存在。
* 例如：INLINECODEfcdd533a 或 INLINECODEd0725851。
- 方法：必须通过对象引用来调用。它属于一个“家族”（类）。
* 例如：INLINECODE5ec6ced5 或 INLINECODEb4acdbcf。
一句话总结：方法是依附于对象的，而函数是自由的。
#### 2. 参数传递机制（self 的奥义）
这是技术层面上最核心的区别：
- 函数：所有的参数都是显式传递的。你在括号里传什么，它就收什么。
def add(a, b):
return a + b
# 我们必须手动提供 a 和 b
result = add(10, 20)
self 以外的参数，但 Python 在底层隐式地将对象本身作为第一个参数传给了方法。 class Calculator:
def add(self, a, b):
# 这里的 self 其实是 calc_obj
return a + b
calc_obj = Calculator()
# 表面上我们只传了 10 和 20
# 但实际上 Python 调用类似 Calculator.add(calc_obj, 10, 20)
result = calc_obj.add(10, 20)
#### 3. 数据操作与作用域
- 函数：通常作用于传入的参数（局部变量）。它无法直接修改类的状态，除非你显式地把对象传给它并在函数内部修改它（但这通常被认为是不好的设计，除非你明确需要副作用）。
- 方法：可以直接访问和修改对象的内部状态（实例变量）。这使得方法非常适合用来封装那些“改变对象状态”的操作，比如
user.set_password("new_pass")。
2026 开发视角：AI 时代的架构抉择
现在我们来到了最有趣的部分。作为在 2026 年工作的开发者，我们不仅要考虑代码“怎么跑”，还要考虑“AI 怎么理解它”以及“它如何在云原生环境中生存”。让我们思考一下这个场景：Agentic AI（自主 AI 代理）正在尝试重构或调用我们的代码。
#### 为什么“纯函数”在 AI 辅助编程中更受欢迎？
你可能已经注意到，现代 AI 编程工具（如 Cursor 或 GitHub Copilot）在处理纯函数时表现得非常出色。为什么？因为纯函数没有副作用，输入相同则输出必然相同。
如果我们使用独立函数，AI 代理可以轻松地将其作为独立的工具进行调用、测试甚至移动到边缘计算节点，而不需要担心它破坏应用程序的全局状态。
# ✅ AI 友好型：纯函数
# 易于测试、易于并行、易于理解
def format_user_name(first, last):
return f"{first.strip()} {last.strip()}"
#### 为什么“方法”在领域驱动设计（DDD）中不可或缺？
尽管函数很棒，但在处理复杂的业务逻辑时，我们不能把一切都变成函数。在领域驱动设计（DDD）中，我们需要将数据和行为绑定在一起。这就是方法大显身手的地方。
如果我们将一个 Order（订单）的所有逻辑都散落在全局函数中，代码就会变成“面条式代码”，AI 也很难理解这些函数之间的关联。
# ✅ 业务逻辑友好型：方法
# 封装了业务规则，保护了数据完整性
class Order:
def __init__(self, total):
self._total = total # 使用下划线表示私有
self._is_paid = False
def mark_as_paid(self):
# 方法确保了状态的合法性：不能重复支付
if not self._is_paid:
self._is_paid = True
print("订单已标记为支付")
else:
print("错误：订单已支付")
在这个例子中，INLINECODE156bb718 方法保护了 INLINECODE2a3268a8 对象的完整性。如果用函数实现，我们很难防止开发者直接修改 _is_paid 标志位，从而引入危险的 Bug。
深度解析：Types 与 Methods 的进阶实战
让我们通过一个更具挑战性的例子，结合性能优化和类型提示（Type Hinting），看看我们在实际项目中如何做取舍。假设我们要为一个高频交易系统编写组件。
#### 场景：高频数据处理
我们需要处理数百万条交易记录。这里我们面临一个选择：是使用方法来处理数据，还是使用函数？
from dataclasses import dataclass
from typing import List
import time
# 方案 A：面向对象方法
# 优点：逻辑封装，易于理解
# 缺点：在 Python 中，方法调用的开销略高于函数（尤其是涉及属性访问时）
@dataclass
class Trade:
symbol: str
price: float
quantity: int
# 这是一个方法
def calculate_value(self) -> float:
# 访问 self.price 和 self.quantity 需要额外的属性查找开销
return self.price * self.quantity
# 方案 B：函数式处理
# 优点：性能更高，更适合批量处理，易于利用多核CPU
# 缺点：需要手动传递数据结构
def get_trade_value(trade: Trade) -> float:
"""
这是一个纯函数，专注于计算。
在 PyPy 或 Cython 优化的环境中，这种函数往往运行得更快。
"""
return trade.price * trade.quantity
def process_trades_functional(trades: List[Trade]) -> float:
"""
使用 map 和 函数 组合，这是非常 Pythonic 且高效的做法。
这种结构非常适合 AI 进行并行化重构。
"""
# 使用内置 sum 和生成器表达式，避免了中间列表的创建
return sum(get_trade_value(t) for t in trades)
# --- 实战演示 ---
trades = [Trade("AAPL", 150.0, 10), Trade("GOOGL", 2800.0, 5)]
# 使用方法
start_time = time.perf_counter()
total_method = sum(t.calculate_value() for t in trades)
print(f"方法计算结果: {total_method}")
# 使用函数
start_time = time.perf_counter()
total_func = process_trades_functional(trades)
print(f"函数计算结果: {total_func}")
我们的决策经验：在性能关键路径上（比如量化交易的回路），我们倾向于使用纯函数 + 数据类的组合。这减少了方法调用的开销，并且让代码更容易迁移到 Rust 或 C++ 扩展中。但在业务逻辑层（比如下单前的合规检查），我们坚决使用方法来确保业务规则的封闭性。
常见错误与 2026 年最佳实践
在理解了区别之后，我们在编码中需要注意一些常见的陷阱，并采用最新的理念来规避它们。
#### 1. 滥用类方法（“万事皆类”的陷阱）
很多从 Java 转过来的开发者倾向于把所有东西都写成类。但在 Python 中，这是一种反模式。
- 错误做法：定义一个 INLINECODEbd33f913 类，里面全是 INLINECODE9de068d5。
- 正确做法：直接把它们写成模块级别的函数。
为什么？ 模块本身就是 Python 中最自然的命名空间。使用模块级函数可以让代码更短，导入更快，也更容易被 AI 工具索引。
#### 2. 可变默认参数的陷阱
这是一个经典的 Python 面试题，但在生产环境中仍会导致难以追踪的 Bug。
# ❌ 危险：使用可变对象（列表）作为默认参数
def add_item(item, cart=[]): # cart 是在定义时创建的，所有调用共享！
cart.append(item)
return cart
# ✅ 正确：使用 None 作为默认值
# 这是我们在生产环境中必须强制执行的代码规范
def add_item_safe(item, cart=None):
if cart is None:
cart = []
cart.append(item)
return cart
#### 3. 类型提示是现代开发的生命线
在 2026 年，如果你不给代码加类型提示，AI 代理几乎无法正确理解你的意图。无论你选择方法还是函数，都请加上类型。
# 现代风格的函数定义
def calculate_roi(revenue: float, cost: float) -> float:
"""计算投资回报率"""
return (revenue - cost) / cost
总结
现在，当我们再次面对 Python 代码时，你应该能够自信地区分这两者了。
让我们简单回顾一下核心要点：
- 函数是独立的，通过名称调用，参数显式传递，用于通用任务。在 AI 时代，它们因其纯净和可测试性而备受推崇。
- 方法是依赖对象的，通过对象调用，参数隐式传递（含
self），用于处理对象内部的数据。它们是构建复杂业务模型和维护数据完整性的基石。
2026 年的最终建议：不要教条地站在某一派。当你需要封装状态和行为时，使用方法；当你需要纯粹的逻辑转换、数据处理或构建微服务中的无状态端点时，使用函数。这种灵活的混合范式，正是 Python 之所以强大的原因，也是我们在“氛围编程”（Vibe Coding）时代保持生产力的秘密武器。
祝你在编码之旅中玩得开心！