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python把函数做参数 python中函数可以作为参数传递

IT技术参数

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
【python把函数做参数 python中函数可以作为参数传递】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 。
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中如何将函数的运算结果传出来作为函数参数使用？首先你要明白 ， Python的函数传递方式是赋值，而赋值是通过建立抄变量与对象的关联实现的 。
对于你的代码：
执行 d = 2时，你在__main__里创建了d，并让它指向2这个整型对象 。
执行函数add(d)过程中：
d被传递给add()函数后，在函数内部，袭num也指向了__main__中的百2
但执行num = num10之后，新建了对象12，并让num指向了这个新对象——12 。
如果你明白函数中的局部变量与__main__中变量的区别，那么很显然，在__main__中，d仍在指着2这个对象，它没有改变 。因此 ， 你打印d时得到了2 。
如果你想让输出为12，最简洁的办法是：度
在函数add()里增加return num
调用函数时使用d = add(d)
代码如下：
def add(num):
num= 10
return num
d = 2
d = add(d)
print d
python函数调用的参数传递python的函数参数传递是"引用传递（地址传递）" 。
python中赋值语句的过程（x = 1）：先申请一段内存分配给一个整型对象来存储数据1，然后让变量x去指向这个对象，实际上就是指向这段内存（这里有点和C语言中的指针类似） 。
在Python中，会为每个层次生成一个符号表，里层能调用外层中的变量，而外层不能调用里层中的变量，并且当外层和里层有同名变量时，外层变量会被里层变量屏蔽掉 。函数调用会为函数局部变量生成一个新的符号表 。
局部变量：作用于该函数内部，一旦函数执行完成，该变量就被回收 。
全局变量：它是在函数外部定义的，作用域是整个文件 。全局变量可以直接在函数里面应用，但是如果要在函数内部改变全局变量，必须使用global关键字进行声明 。
注意 ：默认值在函数定义作用域被解析
在定义函数时，就已经执行力它的局部变量
python中不可变类型是共享内存地址的：把相同的两个不可变类型数据赋给两个不同变量a，b，a，b在内存中的地址是一样的 。
在python的函数中，如何将列表list的一部分作为函数的参数？后面paraTestList(a[2:])中python把函数做参数，括号里面的a[2:]命令是指创建python把函数做参数了一个包含列表a的一部分的一个副本列表 。具体做法是：
def
paraTestList(L):
L[0]='z'
a=['a','b','c','d']
b=a[2:]
paraTestList(b)
print(b)
具体情况如下：
1.Python的函数定义简单但灵活度大 。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数 ， 也可以简化调用者的代码 。
2.默认参数可以简化函数的调用，设置默认参数时要注意：一是必选参数在前 ， 默认参数在后，否则Python的解释器会报错；二是如何设置默认参数 。当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面 。变化小的参数就可以作为默认参数 。
3.默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时 ， 又可以传递更多的参数来实现 。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个 。
4.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 。
4.Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数 ， 如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了 。
一文读懂Python 高阶函数将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数 。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式 。
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数 。如下所示：
map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回 。
定义一个匿名函数并调用 ， 定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 。
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表 。
闭包的定义？闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包？
如何使用闭包？典型的使用场景是装饰器的使用 。
global与nonlocal的区别：
简单的使用如下：
偏函数主要辅助原函数，作用其实和原函数差不多，不同的是 ， 我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值 。
而偏函数便可简化这些操作 ， 减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值 ， 以便函数能用更少的参数进行调用 。
我们再来看一下偏函数的定义：
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到，partial 一定接受三个参数 ， 从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用 。简单介绍下：
总结
本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：
关于python把函数做参数和python中函数可以作为参数传递的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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