高烧小寿命长,参数知识

布局参数

  • 特色:金贝LED太阳灯 EF-100视频拍摄 小孩子素描 发热小寿命长
    可以调亮

翻看完整参数>>

Python: 函数参数魔法

下边大家将介绍三种函数的参数类型:
1.职位参数
大家第一定义一个求和的函数

csdn上的牛人就是多,加油

2016-12-01

 >>> def myfun(x,y): >>> return x + y

 

函数参数

此间,x和y都是属于职位参数,我们遵照职位顺序传入数值。一旦缺少参数,系统将会报错,这种必须传入的参数也叫必选参数

——————————————————————————

在 Python
中,定义函数和调用函数都很粗略,但怎么样定义函数参数和传递函数参数,则涉嫌到有的套路了。总的来说,Python
的函数参数紧要分为以下二种:

 >>> s = myfun(10) --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-18-135f1c06450c> in <module>() ----> 1 s = myfun(10) TypeError: sum() missing 1 required positional argument: 'y'

过量的参数

必选参数

2.默认参数
近年来一经我们把函数改为

在运行时知道一个函数有什么样参数,平时是无法的。另一个意况是一个函数能操作很多对象。更有甚者,调用自身的函数变成一种api提供给可用的使用。

默认参数

 >>> def myfun(x,y,z,h): >>> return (x + y)*z

对于那多少个情状,python提供了二种专门的措施来定义函数的参数,允许函数接受过量的参数,不用显式表明参数。这多少个“额外”的参数下一步再解释。

可变参数

那么
此前调用的myfun就会报错,原因是往日只传了x和y,并从未传地方参数z,这些时候默认参数就派上用场了,看上边的事例
>>> def myfun(x,y,z = 1,h=0):
>>> return (x + y)*z + h
如此以前的调用结果并从未改观,之后再遵照需要传入z值就可以了
1)好处
默认参数降低了函数调用的复杂度和同时增添函数调用灵活度,调用者可只关注需要关爱的参数,也足以本着特殊的需要重置默认参数
2)注意点

专注args和kwargs只是python的预定。任何函数参数,你可以协调喜好的法子命名,可是最为和python标准的惯用法一致,以便你的代码,其他的程序员也能轻轻松松读懂。

重要字参数

  • 必选参数在前,默认参数在后
  • 扩张默认参数要考虑不要影响旧代码的调用结果,我们可以透过扩展默认参数增加我们的函数功用
  • 设若有多少个默认参数,既可以遵照顺序
    如myfun(10,20,3,8),也足以不坚守顺序,当不服从顺序传入时索要把参数名称写上如
    myfun(10,20,h=8),此时 z没有传来值,默认为1
  • 切记一点:默认参数必须指向不变对象

地方参数

必选参数

3、可变参数

在参数名此前运用一个星号,就是让函数接受任意多的岗位参数。

必选参数可以说是最广大的了,顾名思义,必选参数就是在调用函数的时候要传播数量一样的参数,比如:

1)定义
可变参数就是传播的参数个数
是可变的,可以是1个,2个甚至三个,也可以是0个
我们先来看个例子

>>> def multiply(*args):
... total = 1
... for arg in args:
... total *= arg
... return total
...
>>> multiply(2, 3)
6
>>> multiply(2, 3, 4, 5, 6)
720

1

 >>> def myfun (number): >>> sum = 0 >>> for i in number: >>> sum = sum + i*i >>> return sum

python把参数收集到一个元组中,作为变量args。显式表明的参数之外假诺没有地方参数,这些参数就作为一个空元组。

2

number 是一个list
或者tuple,那么我们调用的时候就需要组建成一个list或者tuple
>>> myfun([1,2,3])
>>> 14
2)用法
那么大家来看望如若换成是可变参数 会咋样
>>> def myfun (number):
>>> sum = 0
>>> for i in number:
>>> sum = sum + i
i
>>> return sum

着重字参数

3

我们可以见见,定义的点子 仅仅是充实了一个*****
号,大家调用的时候就可以如此
>>> myfun(1,3)
>>> 10
>>> myfun()
>>> 0
这就是说您恐怕会问,那倘使自己是个list或者tuple我还得转化成这种的传播吗?当然绝不,大家可以如此做
>>> num = [1,3]
>>> myfun(*num)
*nums代表把nums这几个list的富有因素作为可变参数传进去。这种写法很是有用,而且很广阔

python在参数名从前使用2个星号来支撑任意多的重要性字参数。

4

** 4.重大字参数 **
如故先来看个措施

>>> def accept(**高烧小寿命长,参数知识。kwargs):
... for keyword, value in kwargs.items():
... print "%s => %r" % (keyword, value)
...
>>> accept(foo='bar', spam='eggs')
foo => 'bar'
spam => 'eggs'

5

 def myfun (name,email,**kw): print('name:', name, 'email:', email, 'other:', kw)

留意:kwargs是一个常规的python字典类型,包含参数名和值。如若没有更多的显要字参数,kwargs就是一个空字典。

6

  1. 用法
    在概念关键字参数的时候
    ,在函数的末段扩展**kw重要字即可,函数内部,会把重要字参数转化为dict,大家在传出的时候也要运用k=v传入

    myfun('shuang','49206@qq.com',age=18,sex="女")
    name: shuang email:
    49206@qq.com
    other: {'sex': '女', 'age': 18}
    大家也足以像可变参数一个 事先在函数外部定义好一个dict
    extra = {'age': '18', 'sex': '女'}
    myfun("shuang","49206@qq.com",**extra)
    name: shuang email:
    49206@qq.com
    other: {'age': '18', 'sex': '女'}
    **extra代表把extra这一个dict的有着key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将收获一个dict。
    注意:kw得到的dict是extra的一份拷贝,对kw的更改不会潜移默化到函数外的extra

掺杂参数类型

7

5.命名重点字参数

自由的岗位参数和要紧字参数可以和其它专业的参数讲明一起行使。混合使用时要加些小心,因为python中他们的次第是生死攸关的。参数归为4类,不是兼备的项目都亟待。他们不可以不按上面的先后定义,不用的可以跳过。

8

1)关键字参数回顾
对于第一字参数,函数的调用者可以流传任意不受限制的重大字参数。关于到底传入了什么,就需要在函数内部通过kw检查
仍以myfun()函数为例,咱们愿意检查是不是有city和job参数:

1)必须的参数
2)可选的参数
3)过量的职位参数
4)过量的显要字参数

9

 >>> def myfun(name, email, **kw): >>> if 'age' in kw: >>> # 有age参数 >>> pass >>> if 'sex' in kw: >>> # 有sex参数 >>> pass

def complex_function(a, b=None, *c, **d):

10

2)关键字参数缺点
可是调用者仍可以够流传不受限制的机要字参数,这样会有必然的风险:
比方要限制重点字参数的名字,就足以用取名第一字参数,例如,只接受city和job作为最重要字参数。这种艺术定义的函数如下:

以此程序是必须的,因为*args和**kwargs只接受这么些并未放进来的其他任何参数。没有那一个顺序,当你调用一个含有地方参数的函数,python就不通晓哪个值是已讲明参数想要的,也不了解哪位被用作过量参数相比较。

11

def myfun(name, email, *, age, sex):print(name, email, age, sex)

也要留心的是,当函数能承受广大亟须的参数和可选的参数,这它只要定义一个高于的参数类型即可。

12

3)用法
和重大字参数**kw不同,命名第一字参数需要一个不同常常分隔符*,*后边的参数被视为命名重要字参数。

传递参数集合

13

调用形式如下

除外函数能经受任意参数集合,python代码也能够调用带有任意多多少的函数,像后面说过的用星号。这种艺术传送的参数由python扩大成为参数列表。以便被调用的函数
不需要为了这样调用而去行使过量参数。python中其他可调用的,都能用这种技法来调用。并且用平等的次第规则和规范参数一起行使。

>>> def add(x, y):        # x, y 是必选参数

 >>> myfun('Jack', 'xx@qq.com', age=18, sex='女') Jack xx@qq.com 18 女

>>> def add(a, b, c):
... return a + b + c
...
>>> add(1, 2, 3)
6
>>> add(a=4, b=5, c=6)
15
>>> args = (2, 3)
>>> add(1, *args)
6
>>> kwargs={'b': 8, 'c': 9}
>>> add(a=7, **kwargs)
24
>>> add(a=7, *args)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() got multiple values for keyword argument 'a'
>>> add(1, 2, a=7)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() got multiple values for keyword argument 'a'

...     print x + y

4)注意点

专注这个事例的终极几行,特别小心当传递一个元组作为过量的职位参数时,是否要显式的传递关键字参数。因为python使用程序规则来扩张过量的参数,这地点参数要放在面前。那多少个例子中,最后五个调用是如出一辙的,python无法说了算分外值是给a的。

...

  • 一经函数定义中一度有了一个可变参数,后边随着的命名紧要字参数就不再需要一个独特分隔符*了:
    >>> def myfun(name, email, *args, age, sex):
    print(name, email, args, age, sex)

  • 命名紧要字参数必须传入参数名,这和职位参数不同。假设没有传到参数名,调用将报错:

     >>> myfun('Jack', 'xx@qq.com', '18', '女') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: myfun() takes 2 positional arguments but 4 were given

>>> add()                 # 啥都没传,不行

鉴于调用时不够参数名age和sex,Python解释器把这4个参数均视为地方参数,但myfun()函数仅收受2个地方参数。

Traceback (most recent call last):

  • 缺省值:
    >>> def myfun(name, email, *, age='18', sex):
    >>> print(name, email, age, sex)
    鉴于命名第一字参数age具有默认值,调用时,可不扩散age参数:

     >>> myfun('Jack', 'xxx@qq.com', sex='女') Jack xxx@qq.com 18 女
  • 万一没有可变参数,就非得加一个用作特别分隔符。假诺不够,Python解释器将无法辨识地方参数和命名第一字参数:

     def myfun(name, email, age, sex):

    缺少 *,age和sex被视为地点参数

 File "", line 1, in

6.参数组合

TypeError: add() takes exactly 2 arguments (0 given)

在Python中定义函数,能够用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名首要字参数,这5种参数都能够组合使用。
注意:参数定义的顺序非得是:必选参数、默认参数、可变参数、命名重要字参数和重点字参数。

>>> add(1)                # 只传了一个,也非常

下面看例子:

Traceback (most recent call last):

 def f1(a, b, c=0, *args, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw) def f2(a, b, c=0, *, d, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

File "", line 1, in

在函数调用的时候,Python解释器自动遵照参数地点和参数名把相应的参数传进去。

TypeError: add() takes exactly 2 arguments (1 given)

>>> f1(1, 2) a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}>>> f1(1, 2, c=3) a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b') a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99) a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}>>> f2(1, 2, d=99, ext=None) a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

>>> add(1, 2)             # 数量同样,通过

最神奇的是经过一个tuple和dict,你也得以调用上述函数:

3

 >>> args = (1, 2, 3, 4) >>> kw = {'d': 99, 'x': '#'} >>> f1(*args, **kw) a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'} >>> args = (1, 2, 3) >>> kw = {'d': 88, 'x': '#'} >>> f2(*args, **kw) a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

默认参数

所以,对于任意函数,都能够通过类似func(*args,
**kw)的样式调用它,无论它的参数是何许定义的。(个人感觉这么些位置即便灵活,不过太灵敏反而有点混乱,需要多实践才能深切精通他的优势)

默认参数是指在概念函数的时候提供一些默认值,如若在调用函数的时候没有传递该参数,则自动使用默认值,否则使用传递时该参数的值。

探访例子就知道了:

1

2

3

4

5

6

7

>>> def add(x, y, z=1):     # x, y 是必选参数,z
是默认参数,默认值是 1

...     print x + y + z

...

>>> add(1, 2, 3)            # 1+2+3

6

>>> add(1, 2)               # 没有传递 z,自动使用 z=1,即
1+2+1

4

能够见见,默认参数使用起来也很简短,但有两点需要专注的是:

默认参数要放在所有必选参数的背后

默认参数应该利用不可变对象

比如,下边对默认参数的施用是张冠李戴的:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

>>> def add(x=1, y, z):      # x
是默认参数,必须放在所有必选参数的背后

...     return x + y + z

...

 File "", line 1

SyntaxError: non-default argument follows default argument

>>>

>>> def add(x, y=1, z):      # y
是默认参数,必须放在所有必选参数的前边

...     return x + y + z

...

 File "", line 1

SyntaxError: non-default argument follows default argument

再来看看为何默认参数应该接纳不可变对象。

大家看一个事例:

1

2

3

>>> def add_to_list(L=[]):

...     L.append('END')

...     return L

在上头的函数中,L 是一个默认参数,默认值是 [],表示空列表。

俺们来探视使用:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

>>> add_to_list([1, 2, 3])          # 没啥问题

[1, 2, 3, 'END']

>>> add_to_list(['a', 'b', 'c'])    # 没啥问题

['a', 'b', 'c', 'END']

>>> add_to_list()                   #
没有传递参数,使用默认值,也没啥问题

['END']

>>> add_to_list()                   #
没有传递参数,使用默认值,竟出现多少个 'END'

['END', 'END']

>>> add_to_list()                   # 糟糕了,三个 'END'

['END', 'END', 'END']

缘何呢?大家在调用函数的时候没有传递参数,那么就默认使用
L=[],经过处理,L 应该唯有一个要素,怎么会现出调用函数两遍,L
就有五个因素呢?

原先,L 指向了可变对象 [],当您调用函数时,L
的始末爆发了改观,默认参数的内容也会跟着变,也就是,当您首先次调用时,L
的开首值是 [],当您第二次调用时,L 的起始值是 ['END'],等等。

就此,为了避免不必要的失实,大家应该选用不可变对象作为函数的默认参数。

可变参数

在少数情状下,我们在概念函数的时候,无法预估函数应该制定多少个参数,这时我们就足以采纳可变参数了,也就是,函数的参数个数是不确定的。

探访例子:

1

2

3

4

5

6

>>> def add(*numbers):

...     sum = 0

...     for i in numbers:

...         sum += i

...     print 'numbers:', numbers

...     return sum

在位置的代码中,numbers 就是一个可变参数,参数后边有一个 *
号,表示是可变的。在函数内部,参数 numbers 接收到的是一个 tuple。

在调用函数时,大家得以给该函数传递任意个参数,包括 0 个参数:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

>>> add()           # 传递 0 个参数

numbers: ()

0

>>> add(1)          # 传递 1 个参数

numbers: (1,)

1

>>> add(1, 2)       # 传递 2 个参数

numbers: (1, 2)

3

>>> add(1, 2, 3)    # 传递 3 个参数

numbers: (1, 2, 3)

6

上面的 * 表示任意参数,实际上,它还有此外一个用法:用来给函数传递参数。

看望例子:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

>>> def add(x, y, z):        # 有 3 个必选参数

... return x + y + z

...

>>> a = [1, 2, 3]

>>> add(a[0], a[1], a[2])    # 这样传递参数很麻烦

6

>>> add(*a)                  # 使用 *6095.com ,a,相当于地点的做法

6

>>> b = (4, 5, 6)

>>> add(*b)                  # 对元组一样适用

15

再看一个例证:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

>>> def add(*numbers):       # 函数参数是可变参数

... sum = 0

... for i in numbers:

...    sum += i

... return sum

...

>>> a = [1, 2]

>>> add(*a)                  # 使用 *a 给函数传递参数

3

>>> a = [1, 2, 3, 4]

>>> add(*a)

10

重在字参数

可变参数允许你将不定数量的参数传递给函数,而首要字参数则允许你将不定长度的键值对,
作为参数传递给一个函数。

让我们看看例子:

1

2

3

4

5

6

7

8

>>> def add(**kwargs):

   return kwargs

>>> add()            # 没有参数,kwargs 为空字典

{}

>>> add(x=1)         # x=1 => kwargs={'x': 1}

{'x': 1}

>>> add(x=1, y=2)    # x=1, y=2 => kwargs={'y': 2, 'x': 1}

{'y': 2, 'x': 1}

在地点的代码中,kwargs 就是一个至关首要字参数,它面前有三个 * 号。kwargs
可以拔取不定长度的键值对,在函数内部,它会表示成一个 dict。

和可变参数近似,我们也可以应用 **kwargs 的款式来调用函数,比如:

1

2

3

4

5

6

7

8

>>> def add(x, y, z):

... return x + y + z

...

>>> dict1 = {'z': 3, 'x': 1, 'y': 6}

>>> add(dict1['x'], dict1['y'], dict1['z'])    #
这样传参很麻烦

10

>>> add(**dict1)        # 使用 **dict1
来传参,等价于上边的做法

10

再看一个事例:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

>>> def sum(**kwargs):               # 函数参数是生死攸关字参数

... sum = 0

... for k, v in kwargs.items():

...    sum += v

... return sum

>>> sum()                            # 没有参数

0

>>> dict1 = {'x': 1}

>>> sum(**dict1)                     # 相当于 sum(x=1)

1

>>> dict2 = {'x': 2, 'y': 6}

>>> sum(**dict2)                     # 相当于 sum(x=2, y=6)

8

参数组合

在骨子里的采纳中,大家平时会同时用到必选参数、默认参数、可变参数和要紧字参数或内部的一些。但是,需要小心的是,它们在采纳的时候是有各样的,依次是必选参数、默认参数、可变参数和重大字参数。

比如,定义一个含有上述四种参数的函数:

1

2

3

4

5

6

>>> def func(x, y, z=0, *args, **kwargs):

   print 'x =', x

   print 'y =', y

   print 'z =', z

   print 'args =', args

   print 'kwargs =', kwargs

在调用函数的时候,Python
会自动按照参数地点和参数名把相应的参数传进去。让我们看看:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

>>> func(1, 2)                     # 至少提供六个参数,因为 x,
y 是必选参数

x = 1

y = 2

z = 0

args = ()

kwargs = {}

>>> func(1, 2, 3)                  # x=1, y=2, z=3

x = 1

y = 2

z = 3

args = ()

kwargs = {}

>>> func(1, 2, 3, 4, 5, 6)         # x=1, y=2, z=3, args=(4,
5, 6), kwargs={}

x = 1

y = 2

z = 3

args = (4, 5, 6)

kwargs = {}

>>> func(1, 2, 4, u=6, v=7)        # args = (), kwargs = {'u':
6, 'v': 7}

x = 1

y = 2

z = 4

args = ()

kwargs = {'u': 6, 'v': 7}

>>> func(1, 2, 3, 4, 5, u=6, v=7)   # args = (4, 5), kwargs =
{'u': 6, 'v': 7}

x = 1

y = 2

z = 3

args = (4, 5)

kwargs = {'u': 6, 'v': 7}

大家还可以够透过下面的样式来传递参数:

1

2

3

4

5

6

7

8

>>> a = (1, 2, 3)

>>> b = {'u': 6, 'v': 7}

>>> func(*a, **b)

x = 1

y = 2

z = 3

args = ()

kwargs = {'u': 6, 'v': 7}

小结

默认参数要放在所有必选参数的末端。

相应运用不可变对象作为函数的默认参数。

*args 代表可变参数,**kwargs 表示关键字参数。

参数组合在行使的时候是有各类的,依次是必选参数、默认参数、可变参数和紧要性字参数。

*args 和 **kwargs 是 Python 的惯用写法。

参考资料

args 和 *kwargs · Python进阶

函数的参数 - 廖雪峰的官方网站

相关文章

Comment ()
评论是一种美德,说点什么吧,否则我会恨你的。。。