python函数冗余参数,python函数的5种参数详解
python 函数参数类型
python 的函数参数类型分为4种:
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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 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的位置参数、默认参数、关键字参数、可变参数区别
对于python函数参数,对于初学者可能就是进入了迷宫,尽管我也是初学者,简单总结一下。
说参数之前,先讲一下两个packing(包裹)和unpacking(解包裹):
输出:
我总结不了这个概念,只能帮大家到这了
一、位置参数和关键字参数:
调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。
注意:
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
二、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(注意: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)
三、可变参数:
定义函数时,有时候我们不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)。此时,可用包裹(packing)位置参数,或者包裹关键字参数,来进行参数传递,会显得非常方便。
1、包裹位置传递
我们传进的所有参数都会被args变量收集,它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple),args是元组类型,这就是包位置传递。
2、包裹关键字传递
kargs是一个字典(dict),收集所有关键字参数
四、解包裹参数:
*args 和 **kargs ,也可以在函数调用的时候使用,称之为解包(unpacking)
1、在传递元组时,让元组的每一个元素对应一个位置参数
2、在传递词典字典时,让词典的每个键值对作为一个关键字参数传递给函数
五、位置参数、默认参数、可变参数的混合使用
1、基本原则是:先位置参数,默认参数,包裹位置,包裹关键字(定义和调用都应遵循)
2、Python中 *args 和 **kwargs 的区别
先看个demo:
输出结果:
分析一下:可以看到,这两个是[Python]中的可变参数。 *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。并且同时使用 *args 和 **kwargs 时,必须 *args 参数列要在 **kwargs 前,否则会报语法错误!!!
还有个小应用场景:创建字典
其实python中就带有dict类,使用dict(a=1,b=2,c=3)即可创建一个字典了。
*args:
重点在*,后面的args相当于一个变量名,可以自己定义的。它的本质就是将标准调用剩下的值集中转变为元组。
从形参的角度:
从实参的角度:
从不同角度看**kwargs:
**kwargs与位置参数和默认参数混用:
超复杂混合参数混用记:
总结:
位置参数:
调用函数时所传参数的位置必须与定义函数时参数的位置相同
关键字参数:
使用关键字参数会指定参数值赋给哪个形参,调用时所传参数的位置可以任意
*位置参数:可接受任意数量的位置参数(元组);只能作为最后一个位置参数出现,其后参数均为关键字参数
**关键字参数:可接受任意数量的关键字参数(字典);只能作为最后一个参数出现
标题名称:python函数冗余参数,python函数的5种参数详解
网站链接:http://myzitong.com/article/hcjjii.html