python获取函数形参 python获取当前函数名

Python获取函数参数个数和默认参数创建一个函数用来计算三个数的和,如下:
下来,我们对其进行调用:
假设我们要计算这个函数返回结果的平均值 。那么此时,我们只需将和值除以参数个数即可,那么参数个数怎么获取呢?你可能会说:数一下就知道了 。那么假设此时有很多的参数 , 你还去数吗?此时,明显这个方法是不恰当的,那么有没有更加方便、高效的方法呢?我们接着往下看 。
通过上面这个例子,我们不但可以获取参数个数,还可以获取所有变量名以及默认返回值 。此时,我们只需根据自己的需求,去应用就可以了,那么以上的问题,就自然解决了 。
python怎么查看函数参数?在开发中我们可以借助于相关插件或使用Python内置函数"help()”来查看某个函数的参数说明,以查看内置函数sorted()为例:
函数参数包括:必选参数、默认参数、可选参数、关键字参数 。
1、默认参数:放在必选参数之后,计算x平方的函数:
这样的话每次计算不同幂函数都要重写函数 , 非常麻烦,可使用以下代码计算:
默认参数最大好处就是降低调用函数的难度 。
2、可变参数:就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个 , 在参数前面加上*就是可变参数 。在函数内部,参数numbers接收得到的是一个tuple,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:
也可以类似可变参数,先组装一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:
python怎么向类中的函数传递参数Python中函数参数的传递是通过“赋值”来传递的 。但这条规则只回答了函数参数传递的“战略问题”,并没有回答“战术问题” , 也就说没有回答怎么赋值的问题 。函数参数的使用可以分为两个方面 , 一是函数参数如何定义,二是函数在调用时的参数如何解析的 。而后者又是由前者决定的 。函数参数的定义有四种形式:
1. F(arg1,arg2,...)
2. F(arg2=value,arg3=value...)
3. F(*arg1)
4. F(**arg1)
第1 种方式是最“传统”的方式:一个函数可以定义不限个数参数,参数(形式参数)放在跟在函数名后面的小括号中,各个参数之间以逗号隔开 。用这种方式定义的函数在调用的时候也必须在函数名后的小括号中提供相等个数的值(实际参数),不能多也不能少 , 而且顺序还必须相同 。也就是说形参和实参的个数必须一致,而且想给形参1的值必须是实参中的第一位,形参与实参之间是一一对应的关系 , 即“形参1=实参1 形参2=实参2...” 。很明显这是一种非常不灵活的形式 。比如:"def addOn(x,y): return xy",这里定义的函数addOn,可以用addOn(1,2)的形式调用 , 意味着形参x将取值1,主将取值2 。addOn(1,2,3)和addOn (1)都是错误的形式 。
第2种方式比第1种方式,在定义的时候已经给各个形参定义了默认值 。因此,在调用这种函数时,如果没有给对应的形式参数传递实参 , 那么这个形参就将使用默认值 。比如:“def addOn(x=3,y=5): return xy”,那么addOn(6,5)的调用形式表示形参x取值6,y取值5 。此外,addOn(7)这个形式也是可以的,表示形参x取值7,y取默认值5 。这时候会出现一个问题,如果想让x取默认值 , 用实参给y赋值怎么办?前面两种调用形式明显就不行了,这时就要用到Python中函数调用方法的另一大绝招 ──关健字赋值法 。可以用addOn(y=6),这时表示x取默认值3,而y取值6 。这种方式通过指定形式参数可以实现可以对形式参数进行“精确攻击”,一个副带的功能是可以不必遵守形式参数的前后顺序,比如:addOn(y=4,x=6),这也是可以的 。这种通过形式参数进行定点赋值的方式对于用第1种方式定义的函数也是适用的 。
上面两种方式定义的形式参数的个数都是固定的,比如定义函数的时候如果定义了5个形参,那么在调用的时候最多也只能给它传递5个实参 。但是在实际编程中并不能总是确定一个函数会有多少个参数 。第3种方式就是用来应对这种情况的 。它以一个*加上形参名的方式表示,这个函数实际参数是不一定的,可以是零个,也可以是N个 。不管是多少个,在函数内部都被存放在以形参名为标识符的tuple中 。比如:
对这个函数的调用addOn() addOn(2) addOn(3,4,5,6)等等都是可以的 。
与第3种方式类似,形参名前面加了两个*表示 , 参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中 。这时候调用函数必须采用key1=value1、key2=value2...的形式 。比如:
1. def addOn(**arg):
2. sum = 0
3. if len(arg) == 0: return 0
4. else:
5. for x in arg.itervalues():
6. sum= x
7. return sum
那么对这个函数的调用可以用addOn()或诸如addOn(x=4,y=5,k=6)等的方式调用 。
上面说了四种函数形式定义的方式以及他们的调用方式 , 是分开说的,其实这四种方式可以组合在一起形成复杂多样的形参定义形式 。在定义或调用这种函数时,要遵循以下规则:
1. arg=value必须在arg后
2. *arg必须在arg=value后
3. **arg必须在*arg后
在函数调用过程中,形参赋值的过程是这样的:
首先按顺序把“arg”这种形式的实参给对应的形参
第二,把“arg=value”这种形式的实参赋值给形式
第三 , 把多出来的“arg”这种形式的实参组成一个tuple给带一个星号的形参
第四,把多出来的“key=value”这种形式的实参转为一个dictionary给带两个星号的形参 。
例子:
1. def test(x,y=5,*a,**b):
2. print x,y,a,b
就这么一个简单函数,来看看下面对这个函数调用会产生什么结果:
【python获取函数形参 python获取当前函数名】test(1) === 1 5 () {}
test(1,2) === 1 2 () {}
test(1,2,3) === 1 2 (3,) {}
test(1,2,3,4) === 1 2 (3,4)
test(x=1) === 1 5 () {}
test(x=1,y=1) === 1 1 () {}
test(x=1,y=1,a=1) === 1 1 () {'a':1}
test(x=1,y=1,a=1,b=1) === 1 1 () {'a':1,'b':1}
test(1,y=1) === 1 1 () {}
test(1,2,y=1) === 出错,说y给赋了多个值
test(1,2,3,4,a=1) === 1 2 (3,4) {'a':1}
test(1,2,3,4,k=1,t=2,o=3) === 1 2 (3,4) {'k':1,'t':2,'o':3}
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
调用函数时,实参默认按位置顺序传递的 。同时实参个数也要和形参匹配
举一个小栗子
如果实参的个数与形参不匹配时,调用函数运行就会报错
Python中,形参与调用函数紧密联系在一起的 。
关键字参数:调用函数时,使形参名称来传递参数,形式为“形参名=实参”
关键字参数 , 又叫命名参数,传递时无需考虑参数位置和顺序
举一个小栗子
默认参数:定义函数时 , 我们可以为形参提前设置具体的值 。
在定义函数时,默认参数要放到位置等其他参数后面
在调用函数时 , 默认参数是可选的 。如果传入新值,则会覆盖默认值
举一个小栗子
注意,默认值不能位于位置参数前面 , 否则程序会报错误
不定长参数又名可变参数 。
不定长参数指的是可变数量的参数,分两种情况:
如果不定长参数后面,可以新增参数吗?
我们通过例子来看,会发生什么?
运行上面的程序,Python解释器会报错
原因是,形参a已经是不定长参数,我们调用的test(2,3,4)传入的三个实参,系统自动把它们属于形参a的值,形参b 和形参c就等于没有值传入 , 这时候系统就认为,调用函数的对象,参数没有传够 。
为了解决这一报错 , python引入了 强制命名参数
规定,调用不定参数后面有跟位置参数的函数时 , 传入给位置参数时,必须要强制命名参进行传参 。
逆向参数收集针对的对象传入函数的实参
调用函数时,如果实参是元组,列表或者字典 , 通过在实参前面加入星号,可以自动把元素进行隔开,然后再转入给函数进行处理
举一个小栗子
本期 , 我们详细学习了参数几种类型,为后面我们学习函数,打好基础 。
实践是检验真理的过程 , 大家多动手练习练习,会有不一样的奇妙旅程~
好呐,以上是本期内容 , 欢迎大佬们评论区指正~
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