带参数的python函数 python 带参数
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。
为佛坪等地区用户提供了全套网页设计制作服务,及佛坪网站建设行业解决方案。主营业务为网站建设、成都网站制作、佛坪网站设计,以传统方式定制建设网站,并提供域名空间备案等一条龙服务,秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求,就会得到认可,从而选择与我们长期合作。这样,我们也可以走得更远!
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 函数参数的类型
1. 不同类型的参数简述
#这里先说明python函数调用得语法为:
复制代码
代码如下:
func(positional_args,
keyword_args,
*tuple_grp_nonkw_args,
**dict_grp_kw_args)
#为了方便说明,之后用以下函数进行举例
def test(a,b,c,d,e):
print a,b,c,d,e
举个例子来说明这4种调用方式得区别:
复制代码
代码如下:
#
#positional_args方式
test(1,2,3,4,5)
1 2 3 4 5
#这种调用方式的函数处理等价于
a,b,c,d,e = 1,2,3,4,5
print a,b,c,d,e
#
#keyword_args方式
test(a=1,b=3,c=4,d=2,e=1)
1 3 4 2 1
#这种处理方式得函数处理等价于
a=1
b=3
c=4
d=2
e=1
print a,b,c,d,e
#
#*tuple_grp_nonkw_args方式
x = 1,2,3,4,5
test(*x)
1 2 3 4
5
#这种方式函数处理等价于
复制代码
代码如下:
a,b,c,d,e = x
a,b,c,d,e
#特别说明:x也可以为dict类型,x为dick类型时将键传递给函数
y
{'a': 1,
'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}
test(*y)
a c b e d
#
#**dict_grp_kw_args方式
y
{'a': 1, 'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}
test(**y)
1 2 6
1 1
#这种函数处理方式等价于
a = y['a']
b = y['b']
... #c,d,e不再赘述
a,b,c,d,e
2.
不同类型参数混用需要注意的一些细节
接下来说明不同参数类型混用的情况,要理解不同参数混用得语法需要理解以下几方面内容.
首先要明白,函数调用使用参数类型必须严格按照顺序,不能随意调换顺序,否则会报错. 如 (a=1,2,3,4,5)会引发错误,;
(*x,2,3)也会被当成非法.
其次,函数对不同方式处理的顺序也是按照上述的类型顺序.因为#keyword_args方式和**dict_grp_kw_args方式对参数一一指定,所以无所谓顺序.所以只需要考虑顺序赋值(positional_args)和列表赋值(*tuple_grp_nonkw_args)的顺序.因此,可以简单理解为只有#positional_args方式,#*tuple_grp_nonkw_args方式有逻辑先后顺序的.
最后,参数是不允许多次赋值的.
举个例子说明,顺序赋值(positional_args)和列表赋值(*tuple_grp_nonkw_args)的逻辑先后关系:
复制代码
代码如下:
#只有在顺序赋值,列表赋值在结果上存在罗辑先后关系
#正确的例子1
x =
{3,4,5}
test(1,2,*x)
1 2 3 4 5
#正确的例子2
test(1,e=2,*x)
1 3 4 5 2
#错误的例子
test(1,b=2,*x)
Traceback (most recent call
last):
File "stdin", line 1, in module
TypeError: test()
got multiple values for keyword argument 'b'
#正确的例子1,处理等价于
a,b = 1,2 #顺序参数
c,d,e = x #列表参数
print a,b,c,d,e
#正确的例子2,处理等价于
a = 1 #顺序参数
e = 2 #关键字参数
b,c,d = x #列表参数
#错误的例子,处理等价于
a = 1 #顺序参数
b = 2 #关键字参数
b,c,d = x
#列表参数
#这里由于b多次赋值导致异常,可见只有顺序参数和列表参数存在罗辑先后关系
函数声明区别
理解了函数调用中不同类型参数得区别之后,再来理解函数声明中不同参数得区别就简单很多了.
1. 函数声明中的参数类型说明
函数声明只有3种类型, arg, *arg , **arg 他们得作用和函数调用刚好相反.
调用时*tuple_grp_nonkw_args将列表转换为顺序参数,而声明中的*arg的作用是将顺序赋值(positional_args)转换为列表.
调用时**dict_grp_kw_args将字典转换为关键字参数,而声明中**arg则反过来将关键字参数(keyword_args)转换为字典.
特别提醒:*arg
和 **arg可以为空值.
以下举例说明上述规则:
复制代码
代码如下:
#arg, *arg和**arg作用举例
def
test2(a,*b,**c):
print a,b,c
#
#*arg 和
**arg可以不传递参数
test2(1)
1 () {}
#arg必须传递参数
test2()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1,
in module
TypeError: test2() takes at least 1 argument (0 given)
#
#*arg将顺positional_args转换为列表
test2(1,2,[1,2],{'a':1,'b':2})
1 (2, [1, 2], {'a': 1, 'b': 2})
{}
#该处理等价于
a = 1 #arg参数处理
b = 2,[1,2],{'a':1,'b':2} #*arg参数处理
c =
dict() #**arg参数处理
print a,b,c
#
#**arg将keyword_args转换为字典
test2(1,2,3,d={1:2,3:4}, c=12, b=1)
1 (2, 3) {'c': 12, 'b': 1, 'd': {1: 2, 3:
4}}
#该处理等价于
a = 1 #arg参数处理
b= 2,3 #*arg参数处理
#**arg参数处理
c =
dict()
c['d'] = {1:2, 3:4}
c['c'] = 12
c['b'] = 1
a,b,c
2. 处理顺序问题
函数总是先处理arg类型参数,再处理*arg和**arg类型的参数.
因为*arg和**arg针对的调用参数类型不同,所以不需要考虑他们得顺序.
复制代码
代码如下:
def test2(a,*b,**c):
a,b,c
test2(1, b=[1,2,3], c={1:2, 3:4},a=1)
Traceback (most
recent call last):
File "stdin", line 1, in
module
TypeError: test2() got multiple values for keyword argument
'a'
#这里会报错得原因是,总是先处理arg类型得参数
#该函数调用等价于
#处理arg类型参数:
a = 1
a = 1
#多次赋值,导致异常
#处理其他类型参数
...
print a,b,c
def foo(x,y):
... def bar():
x,y
... return bar
...
#查看func_closure的引用信息
a =
[1,2]
b = foo(a,0)
b.func_closure[0].cell_contents
[1, 2]
b.func_closure[1].cell_contents
b()
[1, 2] 0
#可变对象仍然能被修改
a.append(3)
b.func_closure[0].cell_contents
[1, 2, 3]
b()
[1, 2, 3] 0
python-函数可变参数类型
python中的函数,大多需要配置参数,以下是几种函数的参数类型:
1.必备参数:以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。
def tplink(a,b):
c=a+b+b
return c
tplink(4,2)
2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致,因为python解析器会在调用函数时,用参数名匹配参数值。
def tplink(age1,age2):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age2=4,age1=2)
3.默认参数:默认某个参数的取值
def tplink(age1,age2=5):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age1=4)
4.不定长参数:在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况,可以用不定长参数进行解决,具体操作是在参数名前用*。
但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。
*args、**kwargs的定义:
这两个都是python中的不定长参数,又称为可变参数。
*args 表示任何多个无名参数,它是一个 tuple ;
**kwargs 表示关键字参数,它是一个dict。
同时使用 * args和 ** kwargs 时,必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。
函数在调用时,会根据顺序,看是否放进 *args 或者 **kwargs中。
具体可根据实际情况使用,可以 更方便灵活的接收信息。
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。
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)
和
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
或
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的函数都有哪些?
Python 函数
函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:
函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号起始,并且缩进。
return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
语法
def functionname( parameters ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下,参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
实例
以下为一个简单的Python函数,它将一个字符串作为传入参数,再打印到标准显示设备上。
实例(Python 2.0+)
def printme( str ): "打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
定义一个函数只给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从Python提示符执行。
如下实例调用了printme()函数:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果:
我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数
参数传递
在 python 中,类型属于对象,变量是没有类型的:
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,"Runoob" 是 String 类型,而变量 a 是没有类型,她仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是 List 类型对象,也可以指向 String 类型对象。
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。
不可变类型:变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这里实际是新生成一个 int 值对象 10,再让 a 指向它,而 5 被丢弃,不是改变a的值,相当于新生成了a。
可变类型:变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改,本身la没有动,只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递:
不可变类型:类似 c++ 的值传递,如 整数、字符串、元组。如fun(a),传递的只是a的值,没有影响a对象本身。比如在 fun(a)内部修改 a 的值,只是修改另一个复制的对象,不会影响 a 本身。
可变类型:类似 c++ 的引用传递,如 列表,字典。如 fun(la),则是将 la 真正的传过去,修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引用传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。
python 传不可变对象实例
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2
实例中有 int 对象 2,指向它的变量是 b,在传递给 ChangeInt 函数时,按传值的方式复制了变量 b,a 和 b 都指向了同一个 Int 对象,在 a=10 时,则新生成一个 int 值对象 10,并让 a 指向它。
传可变对象实例
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist
实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用,故输出结果如下:
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型:
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
调用printme()函数,你必须传入一个参数,不然会出现语法错误:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()
以上实例输出结果:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in module
printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")
以上实例输出结果:
My string
下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )
以上实例输出结果:
Name: mikiAge 50
默认参数
调用函数时,默认参数的值如果没有传入,则被认为是默认值。下例会打印默认的age,如果age没有被传入:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )
以上实例输出结果:
Name: mikiAge 50Name: mikiAge 35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数,和上述2种参数不同,声明时不会命名。基本语法如下:
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号(*)的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple: print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果:
输出:10输出:706050
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。
lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda函数拥有自己的命名空间,且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句,如下:
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
以上实例输出结果:
相加后的值为 : 30相加后的值为 : 40
return 语句
return语句[表达式]退出函数,选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值,下例便告诉你怎么做:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): # 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )
以上实例输出结果:
函数内 : 30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下:
全局变量
局部变量
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时,所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果:
函数内是局部变量 : 30函数外是全局变量 : 0
新闻标题:带参数的python函数 python 带参数
浏览地址:http://myzitong.com/article/doopcoi.html