python函数中支持,python函数支持哪些参数类型-成都快上网建站

python函数中支持,python函数支持哪些参数类型

python函数高级

一、函数的定义

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函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,想要执行这个函数,只需要调用函数名即可

特性:

减少重复代码

使程序变得可扩展

使程序变得易维护

二、函数的参数

2.1、形参和实参数

形参,调用时才会存在的值

实惨,实际存在的值

2.2、默认参数

定义:当不输入参数值会有一个默认的值,默认参数要放到最后

2.3、 关键参数

定义: 正常情况下,给函数传参数要安装顺序,不想按顺序可以用关键参数,只需要指定参数名即可,(指定了参数名的就叫关键参数),但是要求是关键参数必须放在位置参数(以位置顺序确定对应的参数)之后

2.4、非固定参数

定义: 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数,就可以使用非固定参数

# 通过元组形式传递

# 通过列表形式传递

# 字典形式(通过k,value的方式传递)

# 通过变量的方式传递

三、函数的返回值

作用:

返回函数执行结果,如果没有设置,默认返回None

终止函数运行,函数遇到return终止函数

四、变量的作用域

全局变量和局部变量

在函数中定义的变量叫局部变量,在程序中一开始定义的变量叫全局变量

全局变量作用域整个程序,局部变量作用域是定义该变量的函数

当全局变量与局部变量同名是,在定义局部变量的函数内,局部变量起作用,其他地方全局变量起作用

同级的局部变量不能互相调用

想要函数里边的变量设置成全局变量,可用global进行设置

五、特殊函数

5.1、嵌套函数

定义: 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数

提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用,意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用,依次内推

匿名函数

基于Lambda定义的函数格式为: lambda 参数:函数体

参数,支持任意参数。

匿名函数适用于简单的业务处理,可以快速并简单的创建函数。

# 与三元运算结合

5.3、高阶函数

定义:变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件,即是高阶函数

接收一个或多个函数作为输入

return返回另一个函数

5.4、递归函数

定义:一个函数可以调用其他函数,如果一个函数调用自己本身,这个函数就称为递归函数

在默认情况下Python最多能递归1000次,(这样设计师是为了防止被内存被撑死)可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改

递归实现过程是先一层一层的进,然后在一层一层的出来

必须有一个明确的条件结束,要不然就是一个死循环了

每次进入更深层次,问题规模都应该有所减少

递归执行效率不高,递归层次过多会导致站溢出

# 计算4的阶乘 4x3x2x1

# 打印数字从1-100

5.5、闭包现象

定义:内层函数调用外层函数的变量,并且内存函数被返回到外边去了

闭包的意义:返回的函数对象,不仅仅是一个函数对象,在该函数外还包裹了一层作用域,这使得,该函数无论在何处调用,优先使用自己外层包裹的作用域

python中支持参数的装饰器要比无参数的多一层什么函数?

1. 函数带多个参数

# 普通的装饰器, 打印函数的运行时间

def decrator(func):

def wrap(*args, **kwargs):

start_time = time.time()

res = func(*args, **kwargs)

end_time = time.time()

print('运行时间为', end_time-start_time)

return res

return wrap

2. 装饰器带有多个参数

当装饰器带有多个参数的时候, 装饰器函数就需要多加一层嵌套:

比如:

def decrator(*dargs, **dkargs):

def wrapper(func):

def _wrapper(*args, **kargs):

print ("装饰器参数:", dargs, dkargs)

print ("函数参数:", args, kargs)

return func(*args, **kargs)

return _wrapper

return wrapper

为什么被装饰函数体可以传入内层呢?

装饰器函数有多个参数, 需要以

@decrator(1, a=2)

的方式使用, 这时候decrator是已经执行的(因为加了括号), 可以粗略的理解为加载被装饰函数的上的是wrapper, 所以这和普通的装饰器并无差别.

又如flask源码中的:

def route(self, rule, **options):

"""Like :meth:`Flask.route` but for a blueprint. The endpoint for the

:func:`url_for` function is prefixed with the name of the blueprint.

"""

def decorator(f):

endpoint = options.pop("endpoint", f.__name__)

self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)

return f

return decorator

flask的蓝图route源码中的装饰器, 最内层直接返回return f 并没有多加一层处理的函数, 在无需对被装饰函数进行过多处理的时候这是较为方便的做法. route源码中只是对装饰器参数进行了处理.

python写一个函数,函数可以支持接收任意内容(关键字传参)并返回字典?

#函数传递参数

def func_args(  *vartuple ):

args = []

#任何传入的参数都加入列表

for var in vartuple:

args.append(var)

return args

a = func_args("123","abc","ABC","000")

print(a)


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