python怎么看函数备选值

1、默认参数：放在必选参数之后，计算x平方的函数： 这样的话每次计算不同幂函数都要重写函数，非常麻烦，可使用以下代码计算： 默认参数最大好处就是降低调用函数的难度。

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2、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，在参数前面加上*就是可变参数。在函数内部，参数numbers接收得到的是一个tuple，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数： 也可以类似可变参数，先组装一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去： python怎么看函数的实现 系统内置的类是内置实现的，没有相关代码。 如果要看，只能找python的源代码来看_str的实现，但那里头也没有多少，大部分都是调用外部库实现的，没多少python代码。 一些python包中的功能，可以直接看相应的py文件的代码。 或者按下述方式： 启动MoleDocs： 同时会弹出的浏览器窗口： 在其中选择相应的包,比如re包: 点击红框处的连接即可以浏览器中查看相应py文件的代码，或者在ide中打开相应的文件去查看。 如果某个包的方法调用产生了错误，可以在ide中点击相应的连接以打开相应的py文件并定位到出错语句，这对所有的py文件都是有效的，但不是所有的ide都会有此功能。 如何查看python库函数的代码 python所有版本的源代码可以在这里下载到： python没有像matlab那样的函数可以直接查看某个函数的源代码，只有去下载整个源代码查看了，不过找起来应该也不难，另外你也可以写一个小程序来查看对应函数的源代码

Python基础之查看Python库、函数和模块

1.dir函数式可以查看对象的属性

使用方法很简单，举os类型为例，在Python命令窗口输入 dir(‘os’) 即可查看os模块的属性

打开cmd命令窗口：

2.如何查看对象某个属性的帮助文档：两种方法如下：

3.如何查看某个对象的详细：

3.如何查看某个对象的函数：

我想知道如何查看python的源代码

按Windows+R键，在运行里输入notepad，然后将后缀名为.py的python源文件拖进notepad（词本）程序里就可以看到了。

如果要好一点的效果，就去下一个 notepad++ ，这个软件查看各种代码效果都很好

也可以下一个Uedit

如果想运行python脚本，就去下一个python安装

python自带一个IDE，可以查看、编辑与调试python代码，安装python之后可以右击后缀为.py的文件，选择Edit with IDLE，这样即可以查看，也可以调试代码

如何查看python库函数的代码？

python 所有版本的源代码可以在这里下载到：

python没有像matlab那样的函数可以直接查看某个函数的源代码，只有去下载整个源代码查看了，不过找起来应该也不难，另外你也可以写一个小程序来查看对应函数的源代码。

Python的函数调用方式是通过import来调用的对应的py文件。

库函数有内建函数build_in（会写python的时候已经可以不用看了，不会写的时候看也看不懂），和通过pip直接下载或者github上下载再安装的函数。本质上都是py文件。后者有时候由于环境的不同需要自行修改（这种情况较少），一般在安装路径下"\Lib\site-packages"文件夹中存在。

学习库函数最好的方法是看网上官方的帮助文档，此外还可以通过python自带的dir()方法查看所有的属性和方法，或者用help()方法查看帮助文档（部分别人造的轮子不一定有）。

另外推荐使用ipython，Python创始人之一的成员编写的交互式系统。

如何查看已安装的python库的源码

如果不出意外，windows中，源码应该在Python\Lib\site-packages\wordcloud文件夹里。

当然，这不是绝对的，和你的安装方式有关。

PS：安利一个学习Python的免费网站：刘江的Python和Django教程，^-^。

在python中，怎么查看numpy模块中的exp函数源代码

pip install ipython

ipython

一般来说这样就能看到源代码了，不过numpy好像比较特殊，可以参考如下方法：

安装pipenv，

用pipenv打开numpy源码

$ pipenv --three

$ python3.6 -c "from pathlib import Path;fn='Pipfile';Path(fn).write_text(Path(fn).read_text().replace('pypi.org', 'mirrors.aliyun.com/pypi'))"

$ pipenv shell

$ pipenv install numpy

$ pipenv open numpy

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