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python中的函数,大多需要配置参数,以下是几种函数的参数类型:
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1.必备参数:以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。
def tplink(a,b):
c=a+b+b
return c
tplink(4,2)
2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致,因为python解析器会在调用函数时,用参数名匹配参数值。
def tplink(age1,age2):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age2=4,age1=2)
3.默认参数:默认某个参数的取值
def tplink(age1,age2=5):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age1=4)
4.不定长参数:在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况,可以用不定长参数进行解决,具体操作是在参数名前用*。
但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。
*args、**kwargs的定义:
这两个都是python中的不定长参数,又称为可变参数。
*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。
同时使用 * args和 ** kwargs 时,必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。
函数在调用时,会根据顺序,看是否放进 *args 或者 **kwargs中。
具体可根据实际情况使用,可以 更方便灵活的接收信息。
Python中查看函数参数有四种方式:
1. F(arg1,arg2,…)
这是最常见的定义方式,一个函数可以定义任意个参数,每个参数间用逗号分割,用这种方式定义的函数在调用的的时候也必须在函数名后的小括号里提供个数相等的值(实际参数),而且顺序必须相同,也就是说在这种调用方式中,形参和实参的个数必须一致,而且必须一一对应,也就是说第一个形参对应这第一个实参。例如:
代码如下:
def a(x,y):print x,y
调用该函数,a(1,2)则x取1,y取2,形参与实参相对应,如果a(1)或者a(1,2,3)则会报错。
2. F(arg1,arg2=value2,…)
这种方式就是第一种的改进版,提供了默认值,例如:
代码如下:
def a(x,y=3):print x,y
调用该函数,a(1,2)同样还是x取1,y取2,但是如果a(1),则不会报错了,这个时候x还是1,y则为默认的3。上面这俩种方式,还可以更换参数位置,比如a(y=4,x=3)用这种形式也是可以的。
3. F(*arg1)
上面两种方式是有多少个形参,就传进去多少个实参,但有时候会不确定有多少个参数,则此时第三种方式就比较有用,它以一个*加上形参名的方式来表示这个函数的实参个数不定,可能为0个也可能为n个。注意一点是,不管有多少个,在函数内部都被存放在以形参名为标识符的元组中。
代码如下:
def a(*x):print x
a(1,2,3)
(1, 2, 3)
a(x=1,y=2,z=3)
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
TypeError: a() got an unexpected keyword argument 'x'
4. F(**arg1)
形参名前加两个*表示,参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中,这时调用函数的方法则需要采用arg1=value1,arg2=value2这样的形式。
代码如下:
def a(**x):print x
a(x=1,y=2,z=3)
{'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} #存放在字典中
a(1,2,3) #这种调用则报错
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
TypeError: a() takes exactly 0 arguments (3 given)
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。
说明:Tensorflow平台有太多的函数,需要及时查看每个函数里的有哪些参数、各种参数的使用说明。在jupyter notebook中有最常用的快捷键可以打开提示:
快捷键:在函数括号内, 按着shift , 双击tap !
Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数,本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。
必选参数(Required arguments)是必须输入的参数,比如下面的代码,必须输入2个参数,否则就会报错:
其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数,比如可以通过如下方式调用:
执行结果:
可选参数(Optional arguments)可以不用传入函数,有一个默认值,如果没有传入会使用默认值,不会报错。
位置参数(positional arguments)根据其在函数定义中的位置调用,下面是pow()函数的帮助信息:
x,y,z三个参数的的顺序是固定的,并且不能使用关键字:
输出:
在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ,这是python内置函数的语法定义,Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数:
星号前面的参数为位置参数或者关键字参数,星号后面是强制关键字参数,具体介绍见强制关键字参数。
python3.8版本引入了强制位置参数(Positional-Only Parameters),也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了,可以写成如下形式:
来看下面的例子:
python3.8运行:
不能使用关键字参数形式赋值了。
可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的,可以是0-n个,使用星号( * )将输入参数自动组装为一个元组(tuple):
执行结果:
关键字参数(keyword argument)允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中,使用双星号( ** ),在函数内部自动组装为一个字典。
执行结果:
上面介绍的参数可以混合使用:
结果:
注意:由于传入的参数个数不定,所以当与普通参数一同使用时,必须把带星号的参数放在最后。
强制关键字参数(Keyword-Only Arguments)是python3引入的特性,可参考:。 使用一个星号隔开:
在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数,必须以指定参数名的方式传参,如果强制关键字参数没有设置默认参数,调用函数时必须传参。
执行结果:
也可以在可变参数后面命名关键字参数,这样就不需要星号分隔符了:
执行结果:
在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 (pass by object reference),在编写函数的时候需要特别注意。
先来看个例子:
执行结果:
l1 和 l2指向相同的地址,由于列表可变,l1改变时,l2也跟着变了。
接着看下面的例子:
结果:
l1没有变化!为什么不是[1, 2, 3, 4]呢?
l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表,并让 l 指向这个新的对象,l1没有进行任何操作,因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值,需要加一个返回值:
结果:
下面的代码执行结果又是什么呢?
执行结果:
和第一个例子一样,l1 和 l2指向相同的地址,所以会一起改变。这个问题怎么解决呢?
可以使用下面的方式:
也可以使用浅拷贝或者深度拷贝,具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。
本文主要介绍了python函数的几种参数类型:必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数,注意他们不是完全独立的,比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数,位置参数可以是必选参数或者可选参数。
另外,python中的参数传递属于对象的 引用传递 ,在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意,如有必要,使用python的拷贝方法。
参考文档:
--THE END--
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
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
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