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理解python的任意参数(python如何定义参数)

时间:2023-12-08 14:00:32 阅读:313401 作者:EXGG

本文目录一览:

  • 1、Python基础实战之函数的参数讲解(三)
  • 2、Python函数的参数类型
  • 3、Python笔记:命令行参数解析
  • 4、Python的函数和参数

Python基础实战之函数的参数讲解(三)

参数可以是任意类型。

比如可以是列表。

-------------------------------

library=['python精通','MySQL','数据分析','人工智能']

#形参

def add_book(bookname):

library.append(bookname)

print('图书添加成功!')

pass

def show_book(books):

for book in books:

print(book)

pass

pass

#调用函数

add_book('新概念英语')

show_book(library)

------------------------------

#输出列表中所有大于50的数

list1=[23,45,77,88,58,10]

def get_list(list_1):

new_list=[ ]

for e in list_1:

if e=50:

new_list.append(e)

pass

pass

print(new_list)

pass

#调用函数

get_list(list1) #[77,88,58]

------------------------------

#删除列表中小于50的数

def remove_from_list(list_1):

n=0

while nlen(list_1): p="" /len(list_1):

if list_1[n]50:

list_1.remove(list_1[n])

pass

else:

n+=1

pass

pass

print(list_1)

pass

#调用函数

remove_from_list(list1) #[77,88,58]

Python函数的参数类型

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--

Python笔记:命令行参数解析

有些时候我们需要通过命令行将参数传递给脚本,C语言中有个getopt()方法,python中也有个类似的命令行参数解析方法getopt()。python也提供了比getopt()更简洁的argparse方法。另外,sys模块也可以实现简单的参数解析,本文将对这3种命令行参数解析方法简要介绍。

sys.argv是传入的参数列表,sys.argv[0]是当前python脚本的名称,sys.argv[1]表示第一个参数,以此类推。

命令行运行:

可以看到传入的参数通过sys.argv来获取,它就是一个参数列表。

python的getopt与C语言的的getopt()函数类似。相比于sys模块,支持长参数和短参数,并对参数解析赋值。但它需要结合sys模块进行参数解析,语法格式如下:

短参数为单个英文字母,如果必须赋值需要在后面加英文冒号( : ),长参数一般为字符串(相比短参数,更能说明参数含义),如果必须赋值需要在后面加等号( = )。

命令行运行:

注意:短参数(options)和长参数(long_options)不需要一一对应,可以任意顺序,也可以只有短参数或者只有长参数。

argparse模块提供了很多可以设置的参数,例如参数的默认值,帮助消息,参数的数据类型等。argparse类主要包括ArgumentParser、add_argument和parse_args三个方法。

下面介绍这三个函数的使用方法。

argparse默认提供了 -h | --help 参数:

命令行运行:

下面列出部分参数:

下面来添加参数:

命令行运行:

parse_args() 方法用于解析参数,在前面的示例代码中使用parse_args方法来提取参数值,对于无效或者错误的参数会打印错误信息和帮助信息:

命令行运行:

本文介绍了Python的三种命令行参数解析方法sys.argv、getopt和argparse,可以根据自己的需要进行选择,getopt和argparse两种方法相比来说,建议选择argparse,代码量更少更简洁。更详细的使用方法参考官方文档:

--THE END--

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

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