包含python函数修饰参数的词条

python中怎么设定函数形参的类型

直接写个名字就行。python的一切默认都是对象,参数没使用前,是没有类型的。甚至函数写不写行参都无所谓。

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Python中的“ @”(@)符号有什么作用?

【@】符号在python中是装饰器的意思。

装饰器对一个可调用对象(函数、方法、类等等)进行装饰,它返回的也是一个可调用对象。

一般情况下,装饰器是对被装饰对象的修饰与增强。用现实事物类比的话,可以类比为中间商:中间商不生产产品,它将工厂生产的产品进行包装、运输后再销售给顾客。装饰器不实现核心功能,它提供对目标函数调用的封装与强。

它装饰的方法返回值是一个对象(BillList、Bill、List[BillDetail]等),而装饰器【enabled_cache】的作用如它的名称一样:使用缓存。可以看到,这个装饰器函数中定义了一个函数【wrapper】然后将这个wrapper作为返回值。这样,原本调用ProductionBos.bill_with_last_week的代码就不需要做任何改变就能享受到ProductionBos.bill_with_last_week原有的功能(得到一个BillList对象)和enabled_cache提供的附加功能(如果该对象有缓存,就不再从数据库查询)。

Python进阶精华-编写装饰器为被包装的函数添加参数

注意:这种发方法并不是装饰器最常用的功能,但是在降低代码重复上可谓是首屈一指。比如:如果不使用装饰器,上述代码可能会很多:

当然,这里也有一个潜在的风险,就是当装饰器包裹的函数已经用了debug作为参数名,那么装饰器这里将会报错,所以要添加额外的一些判断来完善代码:

最后还剩下一部分比较难理解的地方,我将理解的注释在每行代码上方,这个问题就是,在打印被修饰函数的参数签名时,其实并不能正确显示参数签名,原因是因为被wrapper修饰过后的函数实际上应该使用的是wrapper的参数签名表,例如:

所以,接下来,完成最后最难的一步:

python 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种:

1.位置参数:调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数,位置参数也可以叫做必要参数,函数调用时必须要传的参数。

当参数满足函数必要参数传参的条件,函数能够正常执行:

add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应,且少一个参数都不可以

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数,但是调用函数只给了一个参数时,程序会抛出异常

add(1)

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数,但是调用函数只给了三个参数时,程序会抛出异常

add(1,2,3)

当我们运行上面的程序,输出

2.关键字参数:用于函数调用,通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用,同时也清除了参数的顺序需求。

add(1,2) # 这种方式传参,必须按顺序传参:x对应1,y对应:2

add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数(可以不按顺序)

正确的调用方式

add(x=1, y=2)

add(y=2, x=1)

add(1, y=2)

以上调用方式都是允许的,能够正常执行

错误的调用方式

add(x=1, 2)

add(y=2, 1)

以上调用都会抛出SyntaxError 异常

上面例子可以看出:有位置参数时,位置参数必须在关键字参数的前面,但关键字参数之间不存在先后顺序的

3.默认参数:用于定义函数,为参数提供默认值,调用函数时可传可不传该默认参数的值,所有位置参数必须出现在默认参数前,包括函数定义和调用,有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上

默认参数的函数定义

上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式,第二个是错误的,因为位置参数在前,默认参数在后

def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常

默认参数的函数调用

注意:定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象,容易掉坑

不可变对象:该对象所指向的内存中的值不能被改变,int,string,float,tuple

可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变,dict,list

这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度,后续会写相关的专题文章讲解

举一个简单示例

4.可变参数区别:定义函数时,有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数

可变参数主要有两类:

*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*,args只是约定俗成的变量名,可以替换其他名称

**kwargs:(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数,,将被分配给一个字典,参数名前带**,kwargs只是约定俗成的变量名,可以替换其他名称

*args 的用法

args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数

语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词,args相当于一个变量名,可以自己定义的

在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。

还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加(*) 号

理解* * kwargs

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注

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函数的几种参数类型

#Python 2.5 #这个可以用修饰器来完成 #但是一般不会限制参数类型 #给你个思路: def argfilter(*types): def deco(func): #这是修饰器 def newfunc(*args): #新的函数 if len(types)==len(args): correct = True for i in range(len(args)): if not isinstance(args[i], types[i]): #判断类型 correct = False if correct: return func(*args) #返回原函数值 else: raise TypeError else: raise TypeError return newfunc #由修饰器返回新的函数 return deco #返回作为修饰器的函数 @argfilter(int, str) #指定参数类型 def func(i, s): #定义被修饰的函数 print i, s #之后你想限制类型的话, 就这样: #@argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名) #def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数): # ... # #相当于: #def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数): # ... #yourfunc = argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)(yourfunc)


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