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python函数匹配参数 python中匹配( 二 )

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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):
【python函数匹配参数 python中匹配】 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参数类型 上一期我们学习参数传递怎么传递，也了解了参数的几种类型 。
首先，我们再来回顾一下 ， 形参和实参:
形参是在定义函数时定义的，放在函数名后面的圆括号里,可为空
实参是调用函数时为形参传入具体的参数值
简单总结一下，谁调用函数，谁就负责传入参数 。
好呐，本期我们来详细学习函数几种参数类型，大纲如下：
python函数的参数名是无意义的，Python允许在调用函数时通过通过名字来传入参数值 。
位置参数：按照形参位置传入的参数

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