最直接的方法是将函数调用结果赋值给变量并打印，或在交互式环境中直接调用函数查看输出，1. 赋值后打印：result = func()，print(result)可查看返回值；2. 交互式环境直接调用：python会自动显示返回值；3. 使用调试器：在vs code、pycharm等ide中设置断点，单步执行并查看变量窗口或添加观察表达式，可精确追踪返回值；4. 理解返回机制：无return时函数默认返回none，return a, b实际返回元组，可通过解包接收；5. 排查非预期返回值：检查是否遗漏return、条件分支不全、返回类型错误或函数修改可变对象但未返回，结合调试器、日志和单元测试可有效定位问题，最终掌握函数行为需结合操作与对数据流的深入理解。
在Python里，想看一个函数到底返回了什么，最直接的办法就是把它的调用结果赋给一个变量，然后把这个变量打印出来。或者，如果你在交互式环境里，直接执行函数调用，Python通常也会把返回值显示出来。这其实是理解函数行为最基础，也是最直观的手段。
在Python中，查看函数返回值的方法其实挺多的，但万变不离其宗，核心思路就是“捕获”并“观察”。最常见且最基础的，当然是赋值给变量然后打印。比如，你有一个函数
calculate_sum(a, b)，你想知道它返回什么，你就可以写
result = calculate_sum(5, 3)，然后
print(result)。这很简单，但却能解决大部分问题。
在交互式Python解释器（比如直接在命令行敲
python进入的那个环境，或者IPython/Jupyter Notebook）里，事情会更直接。你不需要显式地
calculate_sum(5, 3)，解释器在执行完后，会自动把这个表达式的返回值显示出来。这对于快速验证一个小函数或者一段代码片段非常方便。
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更进一步，如果你在开发环境中，比如VS Code、PyCharm，它们的调试器是查看返回值的利器。设置断点在函数调用之后的那一行，或者直接在函数内部
return语句之前，当程序执行到这里时，你可以检查局部变量，包括函数的返回值。这种方式能让你深入理解函数内部的执行流程，以及在不同条件下可能产生的不同返回值。
理解Python函数返回值的基本机制
在我看来，要真正“看懂”返回值，不仅仅是知道怎么打印，更要理解Python函数返回值的底层逻辑。一个Python函数，默认情况下，即使你没有明确写
return语句，它也会隐式地返回
None。这个
None不是什么都没有，它是一个实实在在的特殊对象，表示“空”或者“没有有意义的值”。很多时候，新手会忘记写
return，或者在某些条件分支下忘记返回，结果拿到的就是
None，然后就会疑惑。
如果函数有
return语句，它会返回
return关键字后面跟着的那个表达式的值。有意思的是，Python函数可以看似返回多个值。但实际上，它不是真的返回了多个独立的值，而是把这些值“打包”成一个元组（tuple）返回了。比如，
return a, b，实际上是返回了一个
(a, b)这样的元组。当你接收的时候，可以用
x, y = func()这样的方式来解包。这种设计非常优雅，避免了像C++那样需要通过指针或引用来模拟多返回值。理解这一点，对于处理那些返回多个相关数据的函数至关重要。
调试时如何更有效地追踪函数返回值？
当我们遇到函数返回值不如预期的情况时，追踪就显得尤为重要。简单的
这时候，我个人觉得，调试器是你的最佳伙伴。几乎所有的现代IDE都内置了强大的调试功能。你可以在函数调用前、函数内部的关键逻辑点，或者
return语句前设置断点。当程序执行到断点时，它会暂停。此时，你可以：
- 单步执行 (Step Over/Step Into)：一步步地执行代码，观察每一步之后变量的变化。如果你想深入函数内部看它怎么计算的，就用“Step Into”；如果只是想看函数整体返回什么，就用“Step Over”。
- 查看变量：调试器通常会提供一个“变量”窗口，实时显示当前作用域内所有变量的值，包括函数的参数和局部变量。在函数即将返回时，你可以清晰地看到最终要返回的那个变量的值。
- 观察表达式 (Watch)：你可以添加一个“观察”表达式，比如直接写上函数调用，或者某个复杂变量的表达式，调试器会实时计算并显示它的值。
对于更复杂的系统，或者需要长期监控的场景，日志（logging）系统会比
logging模块，在函数返回前记录下返回值，并可以控制日志的级别（DEBUG, INFO, WARNING等），方便后期分析。这避免了在生产环境中大量
处理非预期返回值：常见问题与排查思路
在实际开发中，函数返回非预期值是常有的事，这往往是bug的源头。排查这类问题，我通常会从几个方面入手：
一个很常见的问题是忘记return
语句。函数执行到最后，没有遇到
return，它就会默默地返回
None。如果你期望的是一个计算结果，结果却拿到了
None，那多半是这个原因。我见过很多次，特别是函数逻辑复杂，有多个条件分支时，某个分支可能就漏掉了
return。
另一个是条件返回不完整。比如一个函数在某些条件下返回A，在另一些条件下返回B，但可能存在某个条件分支被遗漏了，导致该分支执行完毕后，函数也隐式返回了
None。这时候，你需要仔细检查所有可能的执行路径，确保每个路径都有明确的
return。
返回了错误的数据类型或值也是一个痛点。比如，你期望一个整数，结果返回了一个字符串；或者期望一个列表，结果返回了一个空列表。这通常是函数内部计算逻辑的问题，或者类型转换出了错。这时候，调试器和单元测试就显得尤为重要。通过单元测试，你可以针对函数的各种输入情况编写测试用例，断言其返回值是否符合预期，从而提前发现问题。
还有一种情况，函数可能修改了传入的可变对象，但没有显式返回。例如，一个函数接收一个列表，对其进行排序操作，然后它可能就没有
return任何东西。调用者如果期望函数返回一个新的排序列表，但实际上函数只是修改了原列表，那么就会产生误解。这种情况下，要明确函数的设计意图：是进行“原地修改”（in-place modification），还是“返回新对象”（return new object）。明确这一点，可以避免很多不必要的困惑。
总的来说，理解Python函数的返回值，不仅仅是技术操作，更是一种思维方式的培养。它关乎你对函数边界、数据流转和程序行为的深刻洞察。
