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关于python函数传参的理解(python调用函数传参)

时间:2023-12-20 12:40:58 阅读:318283 作者:QLVG

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python怎么传参

Python函数参数传递机制问题在本质上是调用函数(过程)和被调用函数(过程)在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递

机制有两种:值传递和引用传递。值传递(passl-by-value)过程中,被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理,即在堆栈中开

辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值,从而成为了实参的一个副本。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作

为局部变量进行,不会影响主调函数的实参变量的值。(推荐学习:Python视频教程)

引用传递(pass-by-reference)过程中,被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间,但是这时存放的是由主调函

数放进来的实参变量的地址。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址,即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量。正

因为如此,被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量。

Python 的函数是怎么传递参数的

对象vs变量

在python中,类型属于对象,变量是没有类型的,这正是python的语言特性,也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。所以,希望大家在看到一个python变量的时候,把变量和真正的内存对象分开。

类型是属于对象的,而不是变量。

这样,很多问题就容易思考了。

例如:

对象vs变量

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nfoo = 1 #一个指向int数据类型的nfoo(再次提醒,nfoo没有类型)lstFoo = [1] #一个指向list类型的lstFoo,这个list中包含一个整数1

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

对应于上一个概念,就必须引出另了另一概念,这就是可更改(mutable)对象与不可更改(immutable)对象。

对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实,在python中,strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象,而list,dict等则是可以修改的对象。那么,这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢?

可更改vs不可更改

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nfoo = 1nfoo = 2lstFoo = [1]lstFoo[0] = 2

代码第2行中,内存中原始的1对象因为不能改变,于是被“抛弃”,另nfoo指向一个新的int对象,其值为2

代码第5行中,更改list中第一个元素的值,因为list是可改变的,所以,第一个元素变更为2。其实应该说,lstFoo指向一个包含一个对象的数组。赋值所发生的事情,是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素,但是对于lstFoo本身来说,所指向的数组对象并没有变化,只是数组对象的内容发生变化了。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。

如下图所示:

Python的函数参数传递:传值?引用?

对于变量(与对象相对的概念),其实,python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作,用C++的方式理解,就是对void*赋值。如果这个变量的值不变,我们看似就是引用,如果这个变量的值改变,我们看着像是在赋值。有点晕是吧,我们仍旧据个例子。

不可变对象参数调用

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def ChangeInt( a ): a = 10nfoo = 2 ChangeInt(nfoo)print nfoo #结果是2

这时发生了什么,有一个int对象2,和指向它的变量nfoo,当传递给ChangeInt的时候,按照传值的方式,复制了变量nfoo的值,这样,a就是nfoo指向同一个Int对象了,函数中a=10的时候,发生什么?(还记得我上面讲到的那些概念么),int是不能更改的对象,于是,做了一个新的int对象,另a指向它(但是此时,被变量nfoo指向的对象,没有发生变化),于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值,看起来像C++中的传值方式。

可变对象参数调用

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def ChangeList( a ): a[0] = 10lstFoo = [2]ChangeList(lstFoo )print nfoo #结果是[10]

当传递给ChangeList的时候,变量仍旧按照“传值”的方式,复制了变量lstFoo 的值,于是a和lstFoo 指向同一个对象,但是,list是可以改变的对象,对a[0]的操作,就是对lstFoo指向的对象的内容的操作,于是,这时的a[0] = 10,就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素,所以,再次输出lstFoo 时,显示[10],内容被改变了,看起来,像C++中的按引用传递。

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

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