python函数入参格式的简单介绍

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。

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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~

python中execfile函数怎么传递文件入参

pyhon中的execfile函数可以调用文件来执行，当如果执行文件需要参数时就将参数放在sys.argv中即可，测试情况如下：

#execfile.py

import sys

if __name__ == '__main__':

print sys.argv

print 'execfile'

sys.argv = 'appcfg.py update sdblog'.split();

print sys.argv

execfile('main.py')

#main.py

import sys

def main():

print 'main'

print sys.argv

if __name__ == '__main__':

main()

执行execfile.py test结果如下：

D:\GAE\devexecfile.py test

['D:\\GAE\\dev\\execfile.py', 'test']

execfile

['appcfg.py', 'update', 'sdblog']

main

['appcfg.py', 'update', 'sdblog']

python怎么给函数传参

函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递机制有两

种：值传递和引用传递。

推荐：Python教程

值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放

进来的实参的值，从而成为了实参的一个副本。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行，不会影响主调函

数的实参变量的值。

引用传递(pass-by-reference)过程中，被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函

数放进来的实参变量的地址。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址，即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量。正

因为如此，被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量。

更多技术请关注Python视频教程。

python中怎么设定函数形参的类型

#Python 2.5

#这个可以用修饰器来完成

#但是一般不会限制参数类型

#给你个思路:

def argfilter(*types):

def deco(func):

#这是修饰器

def newfunc(*args):

#新的函数

if len(types)==len(args):

correct = True

for i in range(len(args)):

if not isinstance(args[i], types[i]):

#判断类型

correct = False

if correct:

return func(*args)

#返回原函数值

else:

raise TypeError

else:

raise TypeError

return newfunc

#由修饰器返回新的函数

return deco

#返回作为修饰器的函数

@argfilter(int, str)

#指定参数类型

def func(i, s):

#定义被修饰的函数

print i, s

#之后你想限制类型的话, 就这样:

#@argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)

#def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数):

#

...

#

#相当于:

#def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数):

#

...

#yourfunc = argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)(yourfunc)