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python默认函数参数,python定义函数参数

Python的位置参数、默认参数、关键字参数、可变参数区别

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。

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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

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。

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 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种:

1.位置参数:调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数,位置参数也可以叫做必要参数,函数调用时必须要传的参数。

当参数满足函数必要参数传参的条件,函数能够正常执行:

add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应,且少一个参数都不可以

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数,但是调用函数只给了一个参数时,程序会抛出异常

add(1)

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数,但是调用函数只给了三个参数时,程序会抛出异常

add(1,2,3)

当我们运行上面的程序,输出

2.关键字参数:用于函数调用,通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用,同时也清除了参数的顺序需求。

add(1,2) # 这种方式传参,必须按顺序传参:x对应1,y对应:2

add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数(可以不按顺序)

正确的调用方式

add(x=1, y=2)

add(y=2, x=1)

add(1, y=2)

以上调用方式都是允许的,能够正常执行

错误的调用方式

add(x=1, 2)

add(y=2, 1)

以上调用都会抛出SyntaxError 异常

上面例子可以看出: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

3.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,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,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,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

默认参数的函数定义

上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式,第二个是错误的,因为位置参数在前,默认参数在后

def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常

默认参数的函数调用

注意:定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象,容易掉坑

不可变对象:该对象所指向的内存中的值不能被改变,int,string,float,tuple

可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变,dict,list

这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度,后续会写相关的专题文章讲解

举一个简单示例

4.可变参数区别:定义函数时,有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数

可变参数主要有两类:

*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*,args只是约定俗成的变量名,可以替换其他名称

**kwargs:(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数,,将被分配给一个字典,参数名前带**,kwargs只是约定俗成的变量名,可以替换其他名称

*args 的用法

args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数

语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词,args相当于一个变量名,可以自己定义的

在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。

还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加(*) 号

理解* * kwargs

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注

Python的函数和参数

parameter 是函数定义的参数形式

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

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

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 retries 0:

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获取函数参数个数和默认参数

创建一个函数用来计算三个数的和,如下:

下来,我们对其进行调用:

假设我们要计算这个函数返回结果的平均值。那么此时,我们只需将和值除以参数个数即可,那么参数个数怎么获取呢?你可能会说:数一下就知道了。那么假设此时有很多的参数,你还去数吗?此时,明显这个方法是不恰当的,那么有没有更加方便、高效的方法呢?我们接着往下看。

通过上面这个例子,我们不但可以获取参数个数,还可以获取所有变量名以及默认返回值。此时,我们只需根据自己的需求,去应用就可以了,那么以上的问题,就自然解决了。


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