adam函数python,Adams时间函数

python输入不了大写字母

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利用map（）函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入。adam，LISA，barT，输出。Adam，Lisa，Bart。

没有提供iscapitalize（）方法，下面我们会自己实现，至于为什么Python没有为我们实现，就不得而知了。

Python中的几种特殊数据类型小结

下面介绍了Python中的6种特殊数据类型：

1.list:列表

是一种有序的数据集合，在列表数据结构中的类型并不唯一

定义形式：L=['Micha',100,True]

输出整个列表的时候显示为['Micha',100,True]

输出单个的数值则为：Micha

a.访问，直接使用L[0]表示第一个元素或者使用L[-1]表示最后一个数据，以此类推，但是注意访问不能越界（访问的序号不能超过元素的总数）。

b.添加新元素：使用L.append(100)直接将100加入列表末尾，或者使用L.insert(0,'paul')将paul插入任意位置。

c.删除元素：L.pop（）删除最后一个元素，或者L.pop(2)删除第2个位置的元素。

d.替换元素：直接赋值就可以了L[2]=100

2.tuple:元组

是一种有序的列表，但是其一旦创立完毕就不能够更改，即不能插入，删除里面的元素，访问的方式跟List结构一致。

a.t=（）其打印后输出的形式是（）

若t中的数据为一个数字则需要在后面加逗号，以区分普通数字，如t=(1,)，打印出（1，）而非1，多元素的话则没有这个要求。

b.可以在不变的tuple中加入可变的List如t=（‘a’,'b',['A','B']）

3.dict:字典

d = {

'Adam': 95,

'Lisa': 85,

'Bart': 59

}

len()函数可以计算任意集合的大小

其中可以简单地使用d[key]的形式来查找对应的 value，这和 list很像，不同之处是，list必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key,当key不存在的时候，使用该key可能出现错误，因此：要避免 KeyError 发生，有两个办法：

一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：

if'Paul' in d:

print d['Paul']

如果 'Paul' 不存在，if语句判断为False，自然不会执行print d['Paul']，从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个 get方法，在Key不存在的时候，返回None：

print d.get('Bart')

59

a.dict中的key不能重复，且dict中的存储的对应值没有顺序，打印出的东西可能是无序的

b.dict的更新：使用d[‘paul']=72求解

c.dict遍历：

d = {'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

for key in d:

...     print key

遍历只能获得key的值，需要通过key值获得对应的value

4.set：集合

无序但是所有元素唯一，不重复

a.定义：s = set(['A', 'B', 'C']),查看 set的内容：

print s

set(['A','C', 'B'])

可以用in来判断是否存在于集合中

b.遍历

s =set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])

for xin s:

print x[0]+':',x[1]

c.添加元素到集合中

s.add(4)

d.删除元素

s.remove(4)若该元素不在集合中将会报错

5.Unicode编码

Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示，比如：

printu'中文'

注意: 不加 u，中文就不能正常显示中文。

a.转义形式： u'中文\n日文\n韩文'

b.输出多行：

u'''第一行

第二行'''

c.raw+多行的形式：

ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",

"日文",

"韩文"等多种语言'''

如果中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError，这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释

# -*-coding: utf-8 -*-

目的是告诉Python解释器，用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++另存为， 并选择UTF-8格式保存。

6.raw的作用

如果一个字符串包含很多需要转义的字符，对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况，我们可以在字符串前面加个前缀 r，表示这是一个“raw”字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：

r'\(~_~)//'

但是r'...'表示法不能表示多行字符串，也不能表示包含'和 "的字符串，如果要表示多行字符串。

Python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法，都是非常基础的知识，十分的细致全面，有需要的小伙伴可以参考下。

Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。

List

字面意思就是一个集合，在Python中List中的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:

L = [12, 'China', 19.998]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:

L = []

Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：

print L[0]

12

千万不要越界，否则会报错

print L[3]

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：

L = [12, 'China', 19.998]

print L[-1]

19.998

-4的话显然就越界了

print L[-4]

Traceback (most recent call last):

File "pyshell#2", line 1, in module

print L[-4]

IndexError: list index out of range

List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：

L = [12, 'China', 19.998]

L.append('Jack')

print L

[12, 'China', 19.998, 'Jack']

L.insert(1, 3.14)

print L

[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']

通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：

L.pop()

'Jack'

print L

[12, 3.14, 'China', 19.998]

L.pop(0)

12

print L

[3.14, 'China', 19.998]

也可以通过下标进行复制替换

L[1] = 'America'

print L

[3.14, 'America', 19.998]

Tuple

Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号（）表示：

t = (3.14, 'China', 'Jason')

print t

(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新赋值替换：

t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):

File "pyshell#21", line 1, in module

t[1] = 'America'

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也没有pop和insert、append方法。

可以创建空元素的tuple:

t = ()

或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):

t = (3.14,)

那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而且是不可变的（就像是java里面的final）。当然，tuple也是可变的，比如:

t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])

print t

(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])

L = t[3]

L[0] = 122

L[1] = 233

print t

(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。

Dict

Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：

d = {

'Adam': 95,

'Lisa': 85,

'Bart': 59,

'Paul': 75

}

print d

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：

len(d)

4

可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：

print d

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

d['Jone'] = 99

print d

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)

print d['Adam']

95

如果Key不存在，会报错：

print d['Jack']

Traceback (most recent call last):

File "pyshell#40", line 1, in module

print d['Jack']

KeyError: 'Jack'

所以访问之前最好先查询下key是否存在：

if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保险的get方法：

print d.get('Adam')

95

print d.get('Jason')

None

至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:

for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85

Paul : 75

Adam : 95

Bart : 59

Dict具有一些特点：

查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢

没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合

Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:

print d

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']

print d

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Key不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value）

print d

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

d['Jone'] = 0

print d

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：

d1 = {'mike':12, 'jack':19}

d2 = {'jone':22, 'ivy':17}

dMerge = dict(d1.items() + d2.items())

print dMerge

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者

dMerge2 = dict(d1, **d2)

print dMerge2

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：

dMerge3 = dict(d1)

dMerge3.update(d2)

print dMerge

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

set

set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：

s = set(['A', 'B', 'C'])

就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。

对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：

print 'A' in s

True

print 'D' in s

False

大小写是敏感的。

也通过for来遍历：

s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])

#tuple

for x in s:

print x[0],':',x[1]

Lisa : 85

Adam : 95

Bart : 59

通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：

s = set([1, 2, 3])

s.add(4)

print s

set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

s = set([1, 2, 3])

s.add(3)

print s

set([1, 2, 3])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

s = set([1, 2, 3, 4])

s.remove(4)

print s

set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：

s = set([1, 2, 3])

s.remove(4)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

KeyError: 4

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：

months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])

x1 = 'Feb'

x2 = 'Sun'

if x1 in months:

print 'x1: ok'

else:

print 'x1: error'

if x2 in months:

print 'x2: ok'

else:

print 'x2: error'

x1: ok

x2: error

请问这个python脚本哪里出错了？打印出一个无限循环的数

定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。

Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。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，还可以简化调用者的代码。

位置参数

我们先写一个计算x2的函数：

def power(x):

return x * x

对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。

当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x：

power(5)25 power(15)225

现在，如果我们要计算x3怎么办？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x4、x5……怎么办？我们不可能定义无限多个函数。

你也许想到了，可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算xn，说干就干：

def power(x, n):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x return s

对于这个修改后的power(x, n)函数，可以计算任意n次方：

power(5, 2)25 power(5, 3)125

修改后的power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。

默认参数

新的power(x, n)函数定义没有问题，但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用：

power(5)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in moduleTypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'

Python的错误信息很明确：调用函数power()缺少了一个位置参数n。

这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2：

def power(x, n=2):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x return s

这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)：

power(5)25 power(5, 2)25

而对于n 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)。

从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意：

一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）；

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。

使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。

举个例子，我们写个一年级小学生注册的函数，需要传入name和gender两个参数：

def enroll(name, gender):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

这样，调用enroll()函数只需要传入两个参数：

enroll('Sarah', 'F')

name: Sarah

gender: F

如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办？这样会使得调用函数的复杂度大大增加。

我们可以把年龄和城市设为默认参数：

def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

print('age:', age)

print('city:', city)

这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数：

enroll('Sarah', 'F')

name: Sarah

gender: F

age: 6city: Beijing

只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息：

enroll('Bob', 'M', 7)

enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')

可见，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。

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，比如调用enroll('Bob', 'M', 7)，意思是，除了name，gender这两个参数外，最后1个参数应用在参数age上，city参数由于没有提供，仍然使用默认值。

也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')，意思是，city参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。

默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下：

先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回：

def add_end(L=[]):

L.append('END') return L

当你正常调用时，结果似乎不错：

add_end([1, 2, 3])[1, 2, 3, 'END'] add_end(['x', 'y', 'z'])['x', 'y', 'z', 'END']

当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的：

add_end()['END']

但是，再次调用add_end()时，结果就不对了：

add_end()['END', 'END'] add_end()['END', 'END', 'END']

很多初学者很疑惑，默认参数是[]，但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。

原因解释如下：

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。

定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！

要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：

def add_end(L=None):

if L is None:

L = []

L.append('END') return L

现在，无论调用多少次，都不会有问题：

add_end()['END'] add_end()['END']

为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。

可变参数

在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，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。

我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。

要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：

def calc(numbers):

sum = 0

for n in numbers:

sum = sum + n * n return sum

但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple：

calc([1, 2, 3])14 calc((1, 3, 5, 7))84

如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样：

calc(1, 2, 3)14 calc(1, 3, 5, 7)84

所以，我们把函数的参数改为可变参数：

def calc(*numbers):

sum = 0

for n in numbers:

sum = sum + n * n return sum

定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：

calc(1, 2)5 calc()0

如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：

nums = [1, 2, 3] calc(nums[0], nums[1], nums[2])14

这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去：

nums = [1, 2, 3] calc(*nums)14

*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例：

def person(name, age, **kw):

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：

person('Michael', 30)

name: Michael age: 30 other: {}

也可以传入任意个数的关键字参数：

person('Bob', 35, city='Beijing')

name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'} person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')

name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])

name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} person('Jack', 24, **extra)

name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict，注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。

命名关键字参数

对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。

仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：

def person(name, age, **kw):

if 'city' in kw: # 有city参数

pass

if 'job' in kw: # 有job参数

pass

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数：

person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)

如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：

def person(name, age, *, city, job):

print(name, age, city, job)

和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。

调用方式如下：

person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')

Jack 24 Beijing Engineer

如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了：

def person(name, age, *args, city, job):

print(name, age, args, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错：

person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in moduleTypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given

由于调用时缺少参数名city和job，Python解释器把这4个参数均视为位置参数，但person()函数仅接受2个位置参数。

命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：

def person(name, age, *, city='Beijing', job):

print(name, age, city, job)

由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数：

person('Jack', 24, job='Engineer')

Jack 24 Beijing Engineer

使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数：

def person(name, age, city, job):

# 缺少 *，city和job被视为位置参数

pass

参数组合

在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。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、命名关键字参数和关键字参数。

比如定义一个函数，包含上述若干种参数：

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)

在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

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}

最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数：

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': '#'}

所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。

虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。

练习

以下函数允许计算两个数的乘积，请稍加改造，变成可接收一个或多个数并计算乘积：

# -*- coding: utf-8 -*-

# 测试

print('product(5) =', product(5))

print('product(5, 6) =', product(5, 6))

print('product(5, 6, 7) =', product(5, 6, 7))

print('product(5, 6, 7, 9) =', product(5, 6, 7, 9))

if product(5) != 5:

print('测试失败!')

elif product(5, 6) != 30:

print('测试失败!')

elif product(5, 6, 7) != 210:

print('测试失败!')

elif product(5, 6, 7, 9) != 1890:

print('测试失败!')

else:

try:

product()

print('测试失败!')

except TypeError:

print('测试成功!')

Run

python中字典的使用方法怎么样的

dict全称dictionary，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

scores = [95, 75, 85]

给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。

如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：

d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}

d['Michael']

95

把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：

d['Adam'] = 67

d['Adam']

67

由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：

d['Jack'] = 90

d['Jack']

90

d['Jack'] = 88

d['Jack']

88

如果key不存在，dict就会报错：

d['Thomas']

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in KeyError: 'Thomas'

要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：

'Thomas' in dFalse

二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

d.get('Thomas')

d.get('Thomas', -1)

-1

要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

d.pop('Bob')

75

d

{'Michael': 95, 'Tracy': 85}