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parameter 是函数定义的参数形式
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argument 是函数调用时传入的参数实体。
对于函数调用的传参模式,一般有两种:
此外,
也是关键字传参
python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 , 仅位置参数 , 仅关键字参数 , 可变位置参数 , 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念,python语法中暂时没有这样的设计。
通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。
既可以用关键字又可以用位置调用
或
这种方式的定义只能使用关键字传参的模式
f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) (其中some_list = [arg1, arg2, ...])是等价的
网络模块request的request方法的设计
多数的可选参数被设计成可变关键字参数
有多种方法能够为函数定义输出:
非常晦涩
如果使用可变对象作为函数的默认参数,会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。
例子1:
addItem方法的data设计了一个默认参数,使用不当会造成默认参数被共享。
python里面,函数的默认参数被存在__default__属性中,这是一个元组类型
例子2:
在例子1中,默认参数是一个列表,它是mutable的数据类型,当它写进 __defauts__属性中时,函数addItem的操作并不会改变它的id,相当于 __defauts__只是保存了data的引用,对于它的内存数据并不关心,每次调用addItem,都可以修改 addItem.__defauts__中的数据,它是一个共享数据。
如果默认参数是一个imutable类型,情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。
例子1中,连续调用addItem('world') 的结果会是
而不是期望的
一般来说,Python程序员可能是这样写main()函数的:
"""Module docstring.
This serves as a long usage message.
"""import sysimport getoptdef main():
# parse command line options
try:
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: print msg print "for help use --help"
sys.exit(2) # process options
for o, a in opts: if o in ("-h", "--help"): print __doc__
sys.exit(0) # process arguments
for arg in args:
process(arg) # process() is defined elsewhereif __name__ == "__main__":
main()1234567891011121314151617181920212223242526
Guido也承认之前自己写的main()函数也是类似的结构,但是这样写的灵活性还不够高,尤其是需要解析复杂的命令行选项时。为此,他向大家提出了几点建议。
添加可选的 argv 参数
首先,修改main()函数,使其接受一个可选参数 argv,支持在交互式shell中调用该函数:
def main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv # etc., replacing sys.argv with argv in the getopt() call.1234
这样做,我们就可以动态地提供 argv 的值,这比下面这样写更加的灵活:
def main(argv=sys.argv):
# etc.12
这是因为在调用函数时,sys.argv 的值可能会发生变化;可选参数的默认值都是在定义main()函数时,就已经计算好的。
但是现在sys.exit()函数调用会产生问题:当main()函数调用sys.exit()时,交互式解释器就会推出!解决办法是让main()函数的返回值指示退出状态(exit status)。因此,最后面的那行代码就变成了这样:
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())12
并且,main()函数中的sys.exit(n)调用全部变成return n。
定义一个Usage()异常
另一个改进之处,就是定义一个Usage()异常,可以在main()函数最后的except子句捕捉该异常:
import sysimport getoptclass Usage(Exception):
def __init__(self, msg):
self.msg = msgdef main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv try: try:
opts, args = getopt.getopt(argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: raise Usage(msg) # more code, unchanged
except Usage, err: print sys.stderr, err.msg print sys.stderr, "for help use --help"
return 2if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())123456789101112131415161718192021222324
这样main()函数就只有一个退出点(exit)了,这比之前两个退出点的做法要好。而且,参数解析重构起来也更容易:在辅助函数中引发Usage的问题不大,但是使用return 2却要求仔细处理返回值传递的问题。
import math
a = abs
print(a(-1))
n1 = 255
print(str(hex(n1)))
def my_abs(x):
# 增加了参数的检查
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x = 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-3))
def nop():
pass
if n1 = 255:
pass
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(tup)
print(isinstance(tup, tuple))
def quadratic(a, b, c):
k = b * b - 4 * a * c
# print(k)
# print(math.sqrt(k))
if k 0:
print('This is no result!')
return None
elif k == 0:
x1 = -(b / 2 * a)
x2 = x1
return x1, x2
else:
x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)
x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)
return x1, x2
print(quadratic(2, 3, 1))
def power(x, n=2):
s = 1
while n 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print(power(2))
print(power(2, 3))
def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
enroll('elder', 'F')
enroll('android', 'B', 9)
enroll('pythone', '6', city='AnShan')
def add_end(L=[]):
L.append('end')
return L
print(add_end())
print(add_end())
print(add_end())
def add_end_none(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
print(add_end_none())
print(add_end_none())
print(add_end_none())
def calc(*nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sum + n * n
return sum
print(calc(1, 2, 3))
print(calc())
l = [1, 2, 3, 4]
print(calc(*l))
def foo(x, y):
print('x is %s' % x)
print('y is %s' % y)
foo(1, 2)
foo(y=1, x=2)
def person(name, age, **kv):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)
person('Elder', '8')
person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
def person2(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')
def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):
print(name, age, other, city, job)
person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)
person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')
def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)
test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
test2(*args, **kw)
对于python函数参数,对于初学者可能就是进入了迷宫,尽管我也是初学者,简单总结一下。
说参数之前,先讲一下两个packing(包裹)和unpacking(解包裹):
输出:
我总结不了这个概念,只能帮大家到这了
一、位置参数和关键字参数:
调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。
注意:
有位置参数时,位置参数必须在关键字参数的前面,但关键字参数之间不存在先后顺序的
二、默认参数:
用于定义函数,为参数提供默认值,调用函数时可传可不传该默认参数的值(注意:所有位置参数必须出现在默认参数前,包括函数定义和调用)
三、可变参数:
定义函数时,有时候我们不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)。此时,可用包裹(packing)位置参数,或者包裹关键字参数,来进行参数传递,会显得非常方便。
1、包裹位置传递
我们传进的所有参数都会被args变量收集,它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple),args是元组类型,这就是包位置传递。
2、包裹关键字传递
kargs是一个字典(dict),收集所有关键字参数
四、解包裹参数:
*args 和 **kargs ,也可以在函数调用的时候使用,称之为解包(unpacking)
1、在传递元组时,让元组的每一个元素对应一个位置参数
2、在传递词典字典时,让词典的每个键值对作为一个关键字参数传递给函数
五、位置参数、默认参数、可变参数的混合使用
1、基本原则是:先位置参数,默认参数,包裹位置,包裹关键字(定义和调用都应遵循)
2、Python中 *args 和 **kwargs 的区别
先看个demo:
输出结果:
分析一下:可以看到,这两个是[Python]中的可变参数。 *args 表示任何多个无名参数,它是一个tuple; **kwargs 表示关键字参数,它是一个dict。并且同时使用 *args 和 **kwargs 时,必须 *args 参数列要在 **kwargs 前,否则会报语法错误!!!
还有个小应用场景:创建字典
其实python中就带有dict类,使用dict(a=1,b=2,c=3)即可创建一个字典了。
*args:
重点在*,后面的args相当于一个变量名,可以自己定义的。它的本质就是将标准调用剩下的值集中转变为元组。
从形参的角度:
从实参的角度:
从不同角度看**kwargs:
**kwargs与位置参数和默认参数混用:
超复杂混合参数混用记:
总结:
位置参数:
调用函数时所传参数的位置必须与定义函数时参数的位置相同
关键字参数:
使用关键字参数会指定参数值赋给哪个形参,调用时所传参数的位置可以任意
*位置参数:可接受任意数量的位置参数(元组);只能作为最后一个位置参数出现,其后参数均为关键字参数
**关键字参数:可接受任意数量的关键字参数(字典);只能作为最后一个参数出现