在日常的 Python 编程中，函数是我们组织代码、实现复用性的核心工具。通常情况下，我们不仅希望函数执行某些逻辑，还希望它们能将处理结果返回给我们。在各种可能的数据结构中，列表无疑是最常用的一种。它灵活、强大，可以存储任意类型的对象序列。
在 2026 年的今天，随着 AI 辅助编程（如 Cursor, GitHub Copilot）的普及，虽然代码生成的速度大大加快了，但作为一名经验丰富的开发者，我们深知理解底层原理对于编写高性能、可维护的企业级代码依然至关重要。在这篇文章中，我们将深入探讨 Python 函数返回列表的各种场景与技巧。我们将从基础的静态列表返回开始，逐步深入到动态计算、生成器应用，以及在实际开发中可能遇到的性能陷阱和 2026 年视角下的最佳实践。
目录
为什么我们需要从函数返回列表？
在 Python 中，函数通过 return 语句将数据传递回调用者。相比于全局变量，返回值是更安全、更纯净的数据交换方式。列表作为一个可变序列，非常适合用来批量处理数据——例如，从一个文件中读取多行、计算一组数字的统计结果，或者生成特定的测试数据。
通过让函数返回列表，我们可以将数据的“生成逻辑”与数据的“消费逻辑”分离开来，这正是模块化编程的精髓所在。在微服务架构盛行的今天，这种清晰的数据边界定义尤为重要。
基础方法：直接返回列表对象
最直观的方式是在函数内部构造一个列表，然后直接将其返回。这适用于数据量较小、逻辑相对简单的场景。让我们先通过几个例子来热身。
示例 1：返回静态（预定义）列表
当数据是硬编码的常量时，我们可以直接返回列表字面量。这种方式常用于定义配置项或固定的选项。
# 定义一个函数，返回预定义的水果名称列表
def get_fruits():
# 直接返回列表字面量
return ["apple", "banana", "cherry"]
# 调用函数并将结果赋值给变量 f
f = get_fruits()
# 打印结果
print(f)
输出：
[‘apple‘, ‘banana‘, ‘cherry‘]
代码解析：
在这个例子中，get_fruits 函数没有进行任何复杂的计算。每当它被调用时，Python 都会在内存中创建一个新的列表对象（包含这三个字符串）并将其引用返回给调用者。这种写法简洁明了，非常适合作为配置函数使用。
示例 2：返回计算后的列表（循环追加法）
在实际开发中，列表中的数据往往来自运行时的计算。我们可以初始化一个空列表，通过循环遍历数据，使用 append 方法将结果填入列表。
def calculate_squares(n):
# 初始化一个空列表用于存储结果
results = []
# 遍历从 0 到 n-1 的整数
for i in range(n):
# 计算平方值并添加到列表末尾
results.append(i * i)
# 循环结束后，返回完整的列表
return results
# 计算 0 到 4 的平方数
print(calculate_squares(5))
输出：
[0, 1, 4, 9, 16]
代码解析：
这里我们展示了一个标准的“累加”模式。首先创建一个空列表 INLINECODEd03eec18，然后通过 INLINECODE25c4856e 循环逐个处理元素。虽然这种方法非常直观，但如果你是 Python 新手，需要注意不要把 INLINECODE25a6164b 语句错误地放在 INLINECODEf6a7fdc8 循环内部，否则函数会在第一次迭代后就提前退出，导致只返回一个包含单个元素的列表。
进阶技巧：使用生成器与推导式
虽然 append 方法很简单，但在 Python 中，我们有更优雅、更符合“Python 风格”的方式来创建列表：列表推导式和生成器。它们不仅代码更短，而且在很多情况下运行效率更高。
示例 3：使用列表推导式直接返回
列表推导式允许我们将循环逻辑和列表创建压缩到一行代码中。它是 Python 中最强大的特性之一。
def get_even_numbers(limit):
# 使用列表推导式创建列表
# 逻辑：对于范围内的每个 i，如果 i 是偶数，则保留 i
return [i for i in range(limit) if i % 2 == 0]
# 获取 0 到 9 之间的偶数
evens = get_even_numbers(10)
print(evens)
输出：
[0, 2, 4, 6, 8]
代码解析：
在这个例子中，我们没有显式地调用 INLINECODEe1ad3d6c。列表推导式在底层自动处理了列表的构建。这种写法在阅读时非常自然：“给我一个列表，包含范围内的所有 INLINECODE1fa11f50，前提是 INLINECODEc555ea93 能被 2 整除”。这比传统的 INLINECODE6143a4a5 循环结构更紧凑，也更容易维护。
示例 4：使用生成器表达式与 list() 构造器
有时，我们可能会遇到一个生成器（或者生成器表达式）。生成器本身并不直接存储所有数据，而是“按需生成”数据。为了从函数中获取一个列表，我们可以使用 list() 构造器来“消耗”这个生成器，将其转换为列表。
def generate_list_via_gen(n):
# 使用生成器表达式生成数据，并立即转换为列表返回
return list(i for i in range(n) if i % 2 == 0)
res = generate_list_via_gen(10)
print(res)
输出：
[0, 2, 4, 6, 8]
代码解析：
你可能会问，这和上面的列表推导式有什么区别？在简单的情况下，结果是一样的。但是，理解这一点很重要：INLINECODEf914a9c2 返回的是一个生成器对象，它极其节省内存。当我们用 INLINECODEac44af78 包裹它时，才强制 Python 立即计算所有的值并存入列表。这在处理大数据流时非常有用，我们可以先进行过滤或转换，最后再一次性收集结果。
深入探究：2026年视角下的性能与工程化实践
随着我们将 Python 应用于高性能计算和大规模数据处理场景，仅仅“返回一个列表”已经不够了。我们需要考虑内存开销、类型安全以及与 AI 工具链的协作。
1. 迭代器 vs 列表：内存管理的终极博弈
在处理数百万条记录时（例如分析大型日志文件），直接返回一个完整的列表可能会导致内存溢出（OOM）。在现代云原生环境下（如 AWS Lambda 或 Kubernetes Pod），内存限制非常严格。
最佳实践： 除非调用者立即需要随机访问列表中的所有元素，否则优先返回生成器或迭代器，而不是列表。这遵循了惰性求值的原则。
def process_large_data(file_path):
"""生产级示例：逐行读取大文件并生成处理后的数据流，而不是一次性加载到内存。"""
with open(file_path, ‘r‘) as f:
for line in f:
# 模拟数据处理，例如解析 JSON 或清洗文本
yield line.strip().upper()
# 调用者可以按需消费，或者使用 list() 转换
# data_stream = process_large_data(‘huge_log.log‘)
# for item in data_stream:
# send_to_database(item)
专家提示： 在使用 Cursor 或 Copilot 等 AI 工具时，如果你简单地提示“读取文件并返回数据”，AI 往往会默认生成 list.append() 模式，这在生产环境是危险的。作为开发者，我们需要明确提示 AI：“使用生成器模式以节省内存”。
2. 类型提示：从 Optional 到 Strict 模式
在 2026 年，typing 模块已经不仅是文档工具，更是静态检查工具（如 Mypy, Pyright）和 AI 代码生成的核心依据。明确的类型提示能让 AI 更准确地理解你的意图。
传统做法：
def get_items():
return [1, 2, 3]
2026 年工程化做法：
from typing import List
# 明确指定返回类型为 List[int]
def get_items() -> List[int]:
return [1, 2, 3]
更进一步，如果你正在使用 Python 3.9+，推荐使用内置的泛型类型（PEP 585）：
def get_user_names() -> list[str]: # 注意小写的 list
return ["Alice", "Bob"]
这不仅有助于 IDE 自动补全，还能让 AI 工具在重构代码时保证类型安全。
3. 陷阱警示：可变默认参数与副作用
这是一个经典的 Python 面试题，但在实际工程中依然频繁出现 Bug。
# 错误示范
def add_item(item, target_list=[]):
target_list.append(item)
return target_list
为什么会出错？ Python 的函数默认参数在函数定义时只计算一次。如果你多次调用 add_item 且不提供第二个参数，它会使用同一个列表对象，导致数据污染。
正确做法：
def add_item(item, target_list: list = None) -> list:
if target_list is None:
target_list = []
target_list.append(item)
return target_list
现代实战：高效处理多维数据与结构化返回
在我们的实际开发中，特别是涉及到数据科学或配置管理时，函数返回的往往不是简单的数字列表，而是结构化的多维列表。我们需要特别注意性能和可读性。
示例：处理字符串与列表的转换
在实际的数据清洗工作中，我们经常需要接收一个字符串，将其拆分并处理后再返回为列表。
def process_text_data(input_string):
# 1. 将字符串按空格拆分成子串列表
# 2. 使用列表推导式去除每个子串的首尾空格，并过滤掉空字符串
words = [word.strip() for word in input_string.split(‘ ‘) if word.strip()]
return words
raw_data = " apple banana cherry date"
clean_list = process_text_data(raw_data)
print(clean_list)
输出：
[‘apple‘, ‘banana‘, ‘cherry‘, ‘date‘]
代码解析：
这个函数展示了数据处理的典型流程。INLINECODEe29ee30e 可能会产生包含空格的空字符串，我们在推导式中通过 INLINECODE4d1c52c6 优雅地过滤掉了这些无效数据，确保返回的列表只包含有意义的文本。
示例：返回多维列表（矩阵）
列表不仅可以包含简单的数字，还可以包含其他列表。在科学计算或游戏开发中，我们可能需要从函数中返回一个矩阵结构。
def create_matrix(rows, cols):
# 使用列表推导式创建二维列表
# 外层循环控制行，内层循环控制列
matrix = [[r * c for c in range(cols)] for r in range(rows)]
return matrix
# 创建一个 3x3 的矩阵
matrix_3x3 = create_matrix(3, 3)
# 简单的遍历打印
for row in matrix_3x3:
print(row)
输出：
[0, 0, 0]
[0, 1, 2]
[0, 2, 4]
代码解析：
这里我们使用了嵌套的列表推导式。虽然看起来有点复杂，但它的逻辑是“行优先”的。这种从函数中返回结构化数据的能力，使得我们可以在主程序中保持清晰的逻辑结构。
2026年技术洞察：AI 辅助开发与未来趋势
在我们最近的云原生项目中，我们结合了 Agentic AI 代理来辅助开发。以下是我们如何利用 AI 提升处理“返回列表”类任务的效率。
场景一：Vibe Coding 与数据清洗流水线
假设我们需要处理从传感器返回的乱序数据。我们不再手动编写循环，而是这样操作：
- 定义目标：在代码注释中描述我们想要的列表结构和清洗规则。
- AI 生成：利用 Cursor 的
Composer功能，AI 能够自动生成包含正则表达式匹配、异常处理和类型转换的列表推导式。 - 优化审查：作为资深工程师，我们需要审查 AI 生成的代码是否将其封装在了合理的函数中，并检查是否过度使用了内存。
场景二：自动化单元测试与类型验证
当函数返回列表后，我们需要验证其内容。结合类型提示，AI 工具可以生成极其精准的测试用例。
import pytest
def test_calculate_squares():
# 使用 pytest 的近似断言处理浮点数列表
assert calculate_squares(3) == [0, 1, 4]
# AI 甚至可以自动生成边界测试，例如空输入
assert calculate_squares(0) == []
AI 工具可以自动根据函数签名生成这些测试用例，特别是当返回类型是 List[int] 时，AI 会生成针对整数的边界测试。这大大减少了我们编写枯燥测试代码的时间。
总结与后续步骤
通过这篇文章，我们系统地探索了在 Python 中从函数返回列表的各种技术。我们涵盖了从最基础的直接返回，到使用列表推导式进行优雅构建，再到处理字符串和多维数据的实战场景，并结合 2026 年的技术背景探讨了性能与类型安全。
核心要点回顾：
- 基本操作：使用
return [value]是最简单直接的方式。 - Pythonic 风格：列表推导式通常是构建列表的最佳选择，简洁且高效。
- 内存意识：
list()构造器可以配合生成器使用，但在处理大数据时，优先考虑直接返回生成器。 - 工程化规范：使用
list[Type]进行类型注解，避免可变默认参数陷阱。 - AI 协作：在 AI 辅助编程时代，清晰的数据结构定义是让 AI 生成高质量代码的关键。
无论你是刚入门的开发者，还是希望优化代码结构的资深工程师，掌握这些细节都能帮助你编写出更健壮的 Python 代码。下次当你需要编写一个函数来批量处理数据时，你就能自信地决定哪种返回方式最适合你的需求了。
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