阶乘这玩意儿，简直是每个学编程的人，尤其是初探Python世界的你，绕不开的第一个“小BOSS”。别看它数学定义简单，就是从1乘到n嘛，但真要用代码把它体面地请出来，里面的门道可不少。今天，咱不搞那些教科书式的陈词滥调，就用最接地气的方式，聊聊在Python里，怎么把阶乘玩出花儿来。

最朴实无华，也最稳如老狗的：for循环

要我说，这绝对是你第一个应该想到的方法。为啥？因为它最符合咱们人类的直觉。你怎么用手算阶乘的？不就是1乘以2，再乘以3，一直乘到那个数n嘛。for循环干的就是这个活儿，一步一个脚印，踏实。

代码长这样：

“`python
def factorial_loop(n):
# 先处理一下特殊情况，负数没阶乘，0的阶乘是1
if n < 0:
return “错误：负数没有阶乘”
elif n == 0:
return 1

# 准备一个初始值，乘法的世界里，这个值必须是1
result = 1
# 从1开始，一路乘到n
for i in range(1, n + 1):
    result *= i  # 这行代码就是精髓，不断地累积乘积
return result

来，试试看5的阶乘

print(f”用循环计算5的阶乘是：{factorial_loop(5)}”) # 输出：120
“`

看到了吧？逻辑清晰得就像白开水。定义一个变量result存结果，然后用range(1, n + 1)生成一个从1到n的数字序列，挨个儿乘进去。简单？粗暴？但有效！面试的时候，你要是能先写出这个，面试官至少知道你基本功是扎实的，脑子是清楚的。这方法就像是你手里的一把瑞士军刀，虽然不炫，但什么都能切。

让代码看起来逼格满满的魔法：递归

接下来，咱们聊点高级的，能让你的代码瞬间变得“不明觉厉”的——递归。

什么是递归？说白了就是“我为了解决一个问题，我先去解决一个规模比我小一点的同类问题”。听着有点套娃的感觉？没错！计算n的阶乘（n!），不就等于n乘以(n-1)的阶乘((n-1)!)吗？计算(n-1)!呢？又等于(n-1)乘以(n-2)!……这么一层层扒下去，最后总会扒到1的阶乘，而1的阶乘就是1。这就是递归的“回溯”和“终止条件”。

上代码，感受一下它的优雅：

“`python
def factorial_recursive(n):
# 同样，先处理边界
if n < 0:
return “错误：负数没有阶乘”
# 这就是递归的“刹车”，没有它，程序就掉进无限深渊了
elif n == 0 or n == 1:
return 1
# 核心：函数自己调用自己，但问题的规模在缩小 (n-1)
else:
return n * factorial_recursive(n – 1)

试试5的阶乘，是不是感觉代码短小精悍多了？

print(f”用递归计算5的阶乘是：{factorial_recursive(5)}”) # 输出：120
“`

这代码，是不是有种独特的数学美感？它把一个复杂的问题，用一个极其简洁的公式表达了出来。但是，打住！ 别被它的外表迷惑了。递归这把“妖刀”，耍起来帅，可也容易伤到自己。

它的坑在哪？

1. 性能和内存：每一次函数调用，系统都要在内存里开辟一块新空间（压栈）。如果n特别大，比如你想算个10000的阶乘，这个调用链条会变得巨长无比，内存可能直接就爆了，Python会毫不留情地给你一个RecursionError（递归深度超限）的耳光。
2. 理解成本：对于新手，递归的思维方式需要转个弯。不像循环那样直来直去，你需要在大脑里模拟那个“套娃”和“拆娃”的过程。

所以，递归是用来秀肌肉、理解算法思想的好工具，但在工业级的生产环境里，对于阶乘这种简单任务，除非有特殊需求，否则我们一般不这么干。

终极懒人福音，Pythonic的选择：math模块

好了，前面聊的都是“怎么造轮子”。但作为一个成熟的Pythonista（Python开发者），你应该深谙一个道理：不要重复造轮子！

Python之所以强大，就是因为它有一个极其丰富的标准库。阶乘这么常见的运算，人家早就给你准备好了，而且是优化到极致的版本。它就藏在math模块里。

用法简单到令人发指：

“`python
import math # 先把数学工具箱请进来

然后直接调用，完事儿！

n = 5
result = math.factorial(n)

print(f”用math模块计算5的阶乘是：{result}”) # 输出：120

试试负数会怎样？

try:
math.factorial(-5)
except ValueError as e:
print(f”math模块处理负数会直接报错：{e}”) # 人家连错误处理都给你做好了
“`

就两行代码，导入，调用。干净、利落、高效。math.factorial底层是用C语言实现的，速度飞快，而且该考虑的边界情况（比如负数、非整数）都帮你处理得妥妥当peh。

我个人在工作中，99%的情况都会毫不犹豫地选择math.factorial。为啥？因为它代表了“Pythonic” 的精神——用最简单、最直接、最高效的方式解决问题。你把时间花在更重要的业务逻辑上，而不是纠结于怎么实现一个基础得不能再基础的数学函数。

骨灰级玩家的炫技场：reduce函数

如果你想在代码里展现一点函数式编程的骚气，那么functools模块里的reduce函数可以让你小秀一把。

reduce的作用是把一个序列（比如列表）里的所有元素，通过一个指定的二元操作函数，给“压缩”成一个单一的值。听起来是不是很像我们做阶乘的过程？把[1, 2, 3, 4, 5]这个序列，通过“乘法”这个操作，压缩成120。

“`python
from functools import reduce
import operator # operator模块提供了Python内置操作符的函数版本

def factorial_reduce(n):
if n < 0:
return “错误：负数没有阶乘”
if n == 0:
return 1
# reduce的表演时间
return reduce(operator.mul, range(1, n + 1))

依然是5的阶乘

print(f”用reduce计算5的阶乘是：{factorial_reduce(5)}”) # 输出：120
“`

这一行reduce(operator.mul, range(1, n + 1))，是不是有种把千言万语浓缩成一句诗的快感？它优雅地表达了“对从1到n的序列做累积乘法”这个核心思想。不过说实话，这招在可读性上对新手并不友好，有点“为了炫而炫”的意思。在团队协作中，除非大家都习惯了函数式风格，否则还是前面几种方法更亲民。

你看，一个简单的 python怎么写阶乘，背后藏着这么多门道，从最基础的循环逻辑，到精巧的递归思想，再到务实的库函数调用，最后还有函数式的优雅表达。每一种方法，都代表了一种不同的编程思维和取舍。

编程的乐趣，不就在这儿吗？在解决同一个问题的N种方法里，找到那个最适合当前场景、最能体现你思考深度的方案。所以下次再遇到阶乘，你会选择哪一把武器呢？