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python函数操作参数 python中参数函数

IT技术参数

python 函数参数的类型1. 不同类型python函数操作参数的参数简述
#这里先说明python函数调用得语法为python函数操作参数：
复制代码
代码如下:
func(positional_args,
keyword_args,
*tuple_grp_nonkw_args,
**dict_grp_kw_args)
#为python函数操作参数了方便说明,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
print
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
print
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 python函数操作参数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
print
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):
print
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():
...print
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
简单谈谈Python中函数的可变参数简单谈谈Python中函数的可变参数
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数 。
可变参数( * )
可变参数，顾名思义，它的参数是可变的，比如列表、字典等 。如果我们需要函数处理可变数量参数的时候 ， 就可以使用可变参数 。
我们在查看很多Python源码时，经常会看到 某函数(*参数1, **参数2)这样的函数定义 ， 这个*参数和**参数就是可变参数，一时会让人有点费解 。其实只要把函数可变参数的定义搞清楚了，就不难理解了 。
当我们不知道需要用几个参数来定义函数的时候，可变参数就可以大展手脚了 。
在Python里 ， 带 * 的参数就是用来接受可变数量参数的 。
如果一个函数定义如下：
def functionTest(*args):
....
....
....
调用时我们可以的这样调用：
functionTest(1)
或者
functionTest(1,2)
或者
functionTest(1,2,3)
后面可以传入多个参数 。
看段实例代码，观察下*是怎么具体应用的吧：
def get_sum(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum= n
return sum
#在这里写下你的代码来调用get_sum来求5个数字的和，并输出这个结果
print (get_sum(1,2,3,4,5))
结果会是什么呢？大家可以自己动手操作起来看下 ， 以就是关于Python中函数可变参数的全部内容，希望这篇文章对大家学习或使用python能有所帮助
python 函数变量 参数怎么使用刚学用Python的时候，特别是看一些库的源码时，经常会看到func(*args, **kwargs)这样的函数定义 ， 这个*和**让人有点费解 。其实只要把函数参数定义搞清楚了，就不难理解了 。
先说说函数定义，我们都知道，下面的代码定义了一个函数funcA
def funcA():
pass
显然，函数funcA没有参数（同时啥也不干:D） 。
下面这个函数funcB就有两个参数了，
def funcB(a, b):
print a
print b
调用的时候，我们需要使用函数名 ， 加上圆括号扩起来的参数列表，比如 funcB(100, 99) ， 执行结果是：
100
99
很明显，参数的顺序和个数要和函数定义中一致，如果执行funcB(100)，Python会报错的：
TypeError: funcB() takes exactly 2 arguments (1 given)
我们可以在函数定义中使用参数默认值，比如
def funcC(a, b=0):
print a
print b
在函数funcC的定义中，参数b有默认值，是一个可选参数，如果我们调用funcC(100)，b会自动赋值为0 。
OK ， 目前为止，我们要定义一个函数的时候，必须要预先定义这个函数需要多少个参数（或者说可以接受多少个参数） 。一般情况下这是没问题的，但是也有在定义函数的时候，不能知道参数个数的情况（想一想C语言里的printf函数），在Python里，带*的参数就是用来接受可变数量参数的 。看一个例子
def funcD(a, b, *c):
print a
print b
print "length of c is: %d " % len(c)
print c
调用funcD(1, 2, 3, 4, 5, 6)结果是
1
2
length of c is: 4
(3, 4, 5, 6)
我们看到 ， 前面两个参数被a、b接受了，剩下的4个参数，全部被c接受了，c在这里是一个tuple 。我们在调用funcD的时候，至少要传递2个参数，2个以上的参数，都放到c里了，如果只有两个参数，那么c就是一个empty tuple 。
好了 ， 一颗星我们弄清楚了 ， 下面轮到两颗星 。
上面的例子里，调用函数的时候，传递的参数都是根据位置来跟函数定义里的参数表匹配的，比如funcB(100, 99)和funcB(99, 100)的执行结果是不一样的 。在Python里 ， 还支持一种用关键字参数(keyword argument)调用函数的办法 ， 也就是在调用函数的时候 ， 明确指定参数值付给那个形参 。比如还是上面的funcB(a, b)，我们通过这两种方式调用
funcB(a=100, b=99)
和
funcB(b=99, a=100)
结果跟funcB(100, 99)都是一样的，因为我们在使用关键字参数调用的时候，指定了把100赋值给a，99赋值给b 。也就是说，关键字参数可以让我们在调用函数的时候打乱参数传递的顺序！
另外，在函数调用中 ， 可以混合使用基于位置匹配的参数和关键字参数，前题是先给出固定位置的参数，比如
def funcE(a, b, c):
print a
print b
print c
调用funcE(100, 99, 98)和调用funcE(100, c=98, b=99)的结果是一样的 。
好了，经过以上铺垫，两颗星总算可以出场了：
如果一个函数定义中的最后一个形参有 ** （双星号）前缀,所有正常形参之外的其他的关键字参数都将被放置在一个字典中传递给函数，比如：
def funcF(a, **b):
print a
for x in b:
print x": "str(b[x])
调用funcF(100, c='你好', b=200)，执行结果
100
c: 你好
b: 200
大家可以看到，b是一个dict对象实例，它接受了关键字参数b和c 。
Python 的函数是怎么传递参数的对象vs变量
在python中，类型属于对象 ， 变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点 。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉 。所以 ， 希望大家在看到一个python变量的时候，把变量和真正的内存对象分开 。
类型是属于对象的，而不是变量 。
这样 ， 很多问题就容易思考了 。
例如：
对象vs变量
12
nfoo = 1#一个指向int数据类型的nfoo（再次提醒，nfoo没有类型）lstFoo = [1]#一个指向list类型的lstFoo，这个list中包含一个整数1
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
对应于上一个概念，就必须引出另了另一概念，这就是可更改（mutable）对象与不可更改（immutable）对象 。
对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实，在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象 。那么，这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢？
可更改vs不可更改
12345
nfoo = 1nfoo = 2lstFoo = [1]lstFoo[0] = 2
代码第2行中，内存中原始的1对象因为不能改变，于是被“抛弃”，另nfoo指向一个新的int对象 ， 其值为2
代码第5行中，更改list中第一个元素的值，因为list是可改变的，所以，第一个元素变更为2 。其实应该说 ， lstFoo指向一个包含一个对象的数组 。赋值所发生的事情，是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素，但是对于lstFoo本身来说，所指向的数组对象并没有变化 ， 只是数组对象的内容发生变化了 。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list 。
如下图所示：
Python的函数参数传递：传值？引用？
对于变量（与对象相对的概念），其实 ， python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作，用C的方式理解，就是对void*赋值 。如果这个变量的值不变 ， 我们看似就是引用，如果这个变量的值改变，我们看着像是在赋值 。有点晕是吧，我们仍旧据个例子 。
不可变对象参数调用
12345
def ChangeInt( a ):a = 10nfoo = 2 ChangeInt(nfoo)print nfoo #结果是2
这时发生了什么，有一个int对象2，和指向它的变量nfoo，当传递给ChangeInt的时候，按照传值的方式，复制了变量nfoo的值 ， 这样，a就是nfoo指向同一个Int对象了，函数中a=10的时候 ， 发生什么？（还记得我上面讲到的那些概念么） ， int是不能更改的对象，于是，做了一个新的int对象，另a指向它（但是此时，被变量nfoo指向的对象，没有发生变化） ， 于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值，看起来像C中的传值方式 。
可变对象参数调用
12345
def ChangeList( a ):a[0] = 10lstFoo = [2]ChangeList(lstFoo )print nfoo #结果是[10]
当传递给ChangeList的时候，变量仍旧按照“传值”的方式，复制了变量lstFoo 的值 ， 于是a和lstFoo 指向同一个对象 ， 但是，list是可以改变的对象，对a[0]的操作，就是对lstFoo指向的对象的内容的操作，于是 ， 这时的a[0] = 10 ， 就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素 ， 所以，再次输出lstFoo 时，显示[10]，内容被改变了，看起来，像C中的按引用传递 。
Python中定义函数默认参数值的使用注意事项？4.7.1. 默认参数值
最常用的一种形式是为一个或多个参数指定默认值 。这会创建一个可以使用比定义是允许的参数更少的参数调用的函数 ， 例如:
def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):
while True:
ok = input(prompt)
if ok in ('y', 'ye', 'yes'):
return True
if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):
return False
retries = retries - 1
if retries0:
raise OSError('uncooperative user')
print(complaint)
这个函数可以通过几种不同的方式调用:
只给出必要的参数:
ask_ok('Do you really want to quit?')
给出一个可选的参数:
ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)
或者给出所有的参数:
ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')
这个例子还介绍了 in 关键字 。它测定序列中是否包含某个确定的值 。
默认值在函数 定义 作用域被解析，如下所示:
i = 5
def f(arg=i):
print(arg)
i = 6
f()
将会输出 5 。
重要警告: 默认值只被赋值一次 。这使得当默认值是可变对象时会有所不同，比如列表、字典或者大多数类的实例 。例如，下面的函数在后续调用过程中会累积（前面）传给它的参数:
def f(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))
这将输出:
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
如果你不想让默认值在后续调用中累积，你可以像下面一样定义函数:
def f(a, L=None):
if L is None:
L = []
L.append(a)
return L
【python函数操作参数 python中参数函数】python函数操作参数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python中参数函数、python函数操作参数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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