python函数参数视频的简单介绍

python 函数变量 参数怎么使用

刚学用Python的时候,特别是看一些库的源码时,经常会看到func(*args, **kwargs)这样的函数定义,这个*和**让人有点费解。其实只要把函数参数定义搞清楚了,就不难理解了。

创新互联是一家专注于成都网站设计、网站建设与策划设计,西藏网站建设哪家好?创新互联做网站,专注于网站建设10余年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:西藏等地区。西藏做网站价格咨询:13518219792

先说说函数定义,我们都知道,下面的代码定义了一个函数funcA

def funcA():

pass

显然,函数funcA没有参数(同时啥也不干:D)。

下面这个函数funcB就有两个参数了,

def funcB(a, b):

print a

print b

调用的时候,我们需要使用函数名,加上圆括号扩起来的参数列表,比如 funcB(100, 99),执行结果是:

100

99

很明显,参数的顺序和个数要和函数定义中一致,如果执行funcB(100),Python会报错的:

TypeError: funcB() takes exactly 2 arguments (1 given)

我们可以在函数定义中使用参数默认值,比如

def funcC(a, b=0):

print a

print b

在函数funcC的定义中,参数b有默认值,是一个可选参数,如果我们调用funcC(100),b会自动赋值为0。

OK,目前为止,我们要定义一个函数的时候,必须要预先定义这个函数需要多少个参数(或者说可以接受多少个参数)。一般情况下这是没问题的,但是也有在定义函数的时候,不能知道参数个数的情况(想一想C语言里的printf函数),在Python里,带*的参数就是用来接受可变数量参数的。看一个例子

def funcD(a, b, *c):

print a

print b

print "length of c is: %d " % len(c)

print c

调用funcD(1, 2, 3, 4, 5, 6)结果是

1

2

length of c is: 4

(3, 4, 5, 6)

我们看到,前面两个参数被a、b接受了,剩下的4个参数,全部被c接受了,c在这里是一个tuple。我们在调用funcD的时候,至少要传递2个参数,2个以上的参数,都放到c里了,如果只有两个参数,那么c就是一个empty tuple。

好了,一颗星我们弄清楚了,下面轮到两颗星。

上面的例子里,调用函数的时候,传递的参数都是根据位置来跟函数定义里的参数表匹配的,比如funcB(100, 99)和funcB(99, 100)的执行结果是不一样的。在Python里,还支持一种用关键字参数(keyword argument)调用函数的办法,也就是在调用函数的时候,明确指定参数值付给那个形参。比如还是上面的funcB(a, b),我们通过这两种方式调用

funcB(a=100, b=99)

funcB(b=99, a=100)

结果跟funcB(100, 99)都是一样的,因为我们在使用关键字参数调用的时候,指定了把100赋值给a,99赋值给b。也就是说,关键字参数可以让我们在调用函数的时候打乱参数传递的顺序!

另外,在函数调用中,可以混合使用基于位置匹配的参数和关键字参数,前题是先给出固定位置的参数,比如

def funcE(a, b, c):

print a

print b

print c

调用funcE(100, 99, 98)和调用funcE(100, c=98, b=99)的结果是一样的。

好了,经过以上铺垫,两颗星总算可以出场了:

如果一个函数定义中的最后一个形参有 ** (双星号)前缀,所有正常形参之外的其他的关键字参数都将被放置在一个字典中传递给函数,比如:

def funcF(a, **b):

print a

for x in b:

print x + ": " + str(b[x])

调用funcF(100, c='你好', b=200),执行结果

100

c: 你好

b: 200

大家可以看到,b是一个dict对象实例,它接受了关键字参数b和c。

Python的函数和参数

parameter 是函数定义的参数形式

argument 是函数调用时传入的参数实体。

对于函数调用的传参模式,一般有两种:

此外,

也是关键字传参

python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 , 仅位置参数 , 仅关键字参数 , 可变位置参数 , 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念,python语法中暂时没有这样的设计。

通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。

既可以用关键字又可以用位置调用

这种方式的定义只能使用关键字传参的模式

f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) (其中some_list = [arg1, arg2, ...])是等价的

网络模块request的request方法的设计

多数的可选参数被设计成可变关键字参数

有多种方法能够为函数定义输出:

非常晦涩

如果使用可变对象作为函数的默认参数,会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。

例子1:

addItem方法的data设计了一个默认参数,使用不当会造成默认参数被共享。

python里面,函数的默认参数被存在__default__属性中,这是一个元组类型

例子2:

在例子1中,默认参数是一个列表,它是mutable的数据类型,当它写进 __defauts__属性中时,函数addItem的操作并不会改变它的id,相当于 __defauts__只是保存了data的引用,对于它的内存数据并不关心,每次调用addItem,都可以修改 addItem.__defauts__中的数据,它是一个共享数据。

如果默认参数是一个imutable类型,情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。

例子1中,连续调用addItem('world') 的结果会是

而不是期望的

python怎么查看函数参数?

在开发中我们可以借助于相关插件或使用Python内置函数"help()”来查看某个函数的参数说明,以查看内置函数sorted()为例:

函数参数包括:必选参数、默认参数、可选参数、关键字参数。

1、默认参数:放在必选参数之后,计算x平方的函数:

这样的话每次计算不同幂函数都要重写函数,非常麻烦,可使用以下代码计算:

默认参数最大好处就是降低调用函数的难度。

2、可变参数:就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个,在参数前面加上*就是可变参数。在函数内部,参数numbers接收得到的是一个tuple,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:

也可以类似可变参数,先组装一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:

Python函数的参数类型

Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数,本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。

必选参数(Required arguments)是必须输入的参数,比如下面的代码,必须输入2个参数,否则就会报错:

其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数,比如可以通过如下方式调用:

执行结果:

可选参数(Optional arguments)可以不用传入函数,有一个默认值,如果没有传入会使用默认值,不会报错。

位置参数(positional arguments)根据其在函数定义中的位置调用,下面是pow()函数的帮助信息:

x,y,z三个参数的的顺序是固定的,并且不能使用关键字:

输出:

在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ,这是python内置函数的语法定义,Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数:

星号前面的参数为位置参数或者关键字参数,星号后面是强制关键字参数,具体介绍见强制关键字参数。

python3.8版本引入了强制位置参数(Positional-Only Parameters),也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了,可以写成如下形式:

来看下面的例子:

python3.8运行:

不能使用关键字参数形式赋值了。

可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的,可以是0-n个,使用星号( * )将输入参数自动组装为一个元组(tuple):

执行结果:

关键字参数(keyword argument)允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中,使用双星号( ** ),在函数内部自动组装为一个字典。

执行结果:

上面介绍的参数可以混合使用:

结果:

注意:由于传入的参数个数不定,所以当与普通参数一同使用时,必须把带星号的参数放在最后。

强制关键字参数(Keyword-Only Arguments)是python3引入的特性,可参考:。 使用一个星号隔开:

在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数,必须以指定参数名的方式传参,如果强制关键字参数没有设置默认参数,调用函数时必须传参。

执行结果:

也可以在可变参数后面命名关键字参数,这样就不需要星号分隔符了:

执行结果:

在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 (pass by object reference),在编写函数的时候需要特别注意。

先来看个例子:

执行结果:

l1 和 l2指向相同的地址,由于列表可变,l1改变时,l2也跟着变了。

接着看下面的例子:

结果:

l1没有变化!为什么不是[1, 2, 3, 4]呢?

l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表,并让 l 指向这个新的对象,l1没有进行任何操作,因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值,需要加一个返回值:

结果:

下面的代码执行结果又是什么呢?

执行结果:

和第一个例子一样,l1 和 l2指向相同的地址,所以会一起改变。这个问题怎么解决呢?

可以使用下面的方式:

也可以使用浅拷贝或者深度拷贝,具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。

本文主要介绍了python函数的几种参数类型:必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数,注意他们不是完全独立的,比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数,位置参数可以是必选参数或者可选参数。

另外,python中的参数传递属于对象的 引用传递 ,在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意,如有必要,使用python的拷贝方法。

参考文档:

--THE END--

Python的函数参数总结

import math

a = abs

print(a(-1))

n1 = 255

print(str(hex(n1)))

def my_abs(x):

# 增加了参数的检查

if not isinstance(x, (int, float)):

raise TypeError('bad operand type')

if x = 0:

return x

else:

return -x

print(my_abs(-3))

def nop():

pass

if n1 = 255:

pass

def move(x, y, step, angle=0):

nx = x + step * math.cos(angle)

ny = y - step * math.sin(angle)

return nx, ny

x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(x, y)

tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(tup)

print(isinstance(tup, tuple))

def quadratic(a, b, c):

k = b * b - 4 * a * c

# print(k)

# print(math.sqrt(k))

if k 0:

print('This is no result!')

return None

elif k == 0:

x1 = -(b / 2 * a)

x2 = x1

return x1, x2

else:

x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)

x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)

return x1, x2

print(quadratic(2, 3, 1))

def power(x, n=2):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x

return s

print(power(2))

print(power(2, 3))

def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

print('age:', age)

print('city:', city)

enroll('elder', 'F')

enroll('android', 'B', 9)

enroll('pythone', '6', city='AnShan')

def add_end(L=[]):

L.append('end')

return L

print(add_end())

print(add_end())

print(add_end())

def add_end_none(L=None):

if L is None:

L = []

L.append('END')

return L

print(add_end_none())

print(add_end_none())

print(add_end_none())

def calc(*nums):

sum = 0

for n in nums:

sum = sum + n * n

return sum

print(calc(1, 2, 3))

print(calc())

l = [1, 2, 3, 4]

print(calc(*l))

def foo(x, y):

print('x is %s' % x)

print('y is %s' % y)

foo(1, 2)

foo(y=1, x=2)

def person(name, age, **kv):

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)

person('Elder', '8')

person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

person('Jack', 24, **extra)

def person2(name, age, *, city, job):

print(name, age, city, job)

person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')

def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):

print(name, age, other, city, job)

person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)

person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')

def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):

print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)

test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')

args = (1, 2, 3, 4)

kw = {'d': 99, 'x': '#'}

test2(*args, **kw)


网站题目:python函数参数视频的简单介绍
URL标题:http://myzitong.com/article/docdghj.html