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
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