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  • python 函数定义

    python 函数

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

    def test(x):

      print(x)

    test(1)

    # 需要一 一对应多一个不行,少一个也不行

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

    def test(x,*y):  #x 表示形参  *y表示可变参数

      print(x)

      print(y)

    test(1,2)

    #  1表示实参,赋值给x    ,*y表示传任意参数,不需要对应关系

    test(1,2,3)   #1赋值给x   (2,3)赋值给y

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

    def test(*s):

      print(s[0])

    test(1,2) 

    # 得到的值  print 1

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

    def test(x,y,*z):
    print(x)
    print(y)
    print(z[0])
    print(z[1])
    print(z)
    test(1,3,5,7)
    # 1赋值给 x 3赋值给y 5赋值给z[0] 7赋值给z[1] (5,7)赋值给z元组的形式

    1
    3
    5
    7
    (5, 7)

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

    def test(x,**kwargs):
    print(x)
    print(kwargs)
    test(1,y=2,z=3)

    1
    {'z': 3, 'y': 2}

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    python函数的参数(默认参数、可变参数、关键字参数和参数组合)
    原创猜不透987872674 最后发布于2017-02-16 10:35:23 阅读数 3431 收藏
    展开
    函数的参数

    定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解。

    Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。

    1、默认参数

    我们仍以具体的例子来说明如何定义函数的默认参数。先写一个计算x2的函数:

    >>> def power(x):
    ... return x*x
    ...
    >>> power(5)
    1
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    3
    4
    当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x:

    >>> power(5)
    25
    >>> power(15)
    225
    1
    2
    3
    4
    现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。

    你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算xn,说干就干:

    def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
    n = n - 1
    s = s * x
    return s
    1
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    3
    4
    5
    6
    对于这个修改后的power函数,可以计算任意n次方:

    >>> power(5, 2)
    25
    >>> power(5, 3)
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    1
    2
    3
    4
    但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码无法正常调用:

    >>> power(5)
    Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: power() takes exactly 2 arguments (1 given)
    这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:
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    2
    3
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    5
    def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
    n = n - 1
    s = s * x
    return s
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    这样,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2):

    >>> power(5)
    25
    >>> power(5, 2)
    25
    1
    2
    3
    4
    而对于n > 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)。

    从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

    一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面);

    二是如何设置默认参数。

    当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

    使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。

    举个例子,我们写个一年级小学生注册的函数,需要传入name和gender两个参数:

    def enroll(name, gender):
    print 'name:', name
    print 'gender:', gender
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    3
    这样,调用enroll()函数只需要传入两个参数:

    >>> enroll('Sarah', 'F')
    name: Sarah
    gender: F
    如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办?这样会使得调用函数的复杂度大大增加。
    1
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    我们可以把年龄和城市设为默认参数:

    def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
    print 'name:', name
    print 'gender:', gender
    print 'age:', age
    print 'city:', city
    1
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    3
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    5
    这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数:

    >>> enroll('Sarah', 'F')
    Student:
    name: Sarah
    gender: F
    age: 6
    city: Beijing
    只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息:
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    enroll('Bob', 'M', 7)
    enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
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    2
    可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。

    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,比如调用enroll(‘Bob’, ‘M’, 7),意思是,除了name,gender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。

    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。比如调用enroll(‘Adam’, ‘M’, city=’Tianjin’),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。

    默认参数很有用,但使用不当,也会掉坑里。默认参数有个最大的坑,演示如下:

    先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:

    def add_end(L=[]):
    L.append('END')
    return L
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    当你正常调用时,结果似乎不错:

    >>> add_end([1, 2, 3])
    [1, 2, 3, 'END']
    >>> add_end(['x', 'y', 'z'])
    ['x', 'y', 'z', 'END']
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    2
    3
    4
    当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:

    >>> add_end()
    ['END']
    1
    2
    但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:

    >>> add_end()
    ['END', 'END']
    >>> add_end()
    ['END', 'END', 'END']
    很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。
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    原因解释如下:

    Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]了。

    所以,定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

    要修改上面的例子,我们可以用None这个不变对象来实现:

    def add_end(L=None):
    if L is None:
    L = []
    L.append('END')
    return L
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    现在,无论调用多少次,都不会有问题:

    >>> add_end()
    ['END']
    >>> add_end()
    ['END']
    为什么要设计str、None这样的不变对象呢?因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。
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    2、可变参数

    在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,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。

    我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……。

    要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:

    def calc(numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
    sum = sum + n * n
    return sum
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    5
    但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:

    >>> calc([1, 2, 3])
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    >>> calc((1, 3, 5, 7))
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    1
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    如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样:

    >>> calc(1, 2, 3)
    14
    >>> calc(1, 3, 5, 7)
    84
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    3
    4
    所以,我们把函数的参数改为可变参数:

    def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
    sum = sum + n * n
    return sum
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    定义可变参数和定义list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:

    >>> calc(1, 2)
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    >>> calc()
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    4
    如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:

    >>> nums = [1, 2, 3]
    >>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
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    2
    3
    这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去:

    >>> nums = [1, 2, 3]
    >>> calc(*nums)
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    3
    这种写法相当有用,而且很常见。

    3、关键字参数

    可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

    def person(name, age, **kw):
    print ‘name:’, name, ‘age:’, age, ‘other:’, kw
    函数person除了必选参数name和age外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:

    >>> person('Michael', 30)
    name: Michael age: 30 other: {}
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    也可以传入任意个数的关键字参数:

    >>> person('Bob', 35, city='Beijing')
    name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
    >>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
    name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
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    4
    关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到name和age这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

    和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:

    >>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    >>> person('Jack', 24, city=kw['city'], job=kw['job'])
    name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
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    当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

    >>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    >>> person('Jack', 24, **kw)
    name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
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    3
    4、参数组合

    在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数,这4种参数都可以一起使用,或者只用其中某些,但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

    比如定义一个函数,包含上述4种参数:

    def func(a, b, c=0, *args, **kw):
    print 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw
    1
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    在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

    >>> func(1, 2)
    a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
    >>> func(1, 2, c=3)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
    >>> func(1, 2, 3, 'a', 'b')
    a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
    >>> func(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
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    最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用该函数:

    >>> args = (1, 2, 3, 4)
    >>> kw = {'x': 99}
    >>> func(*args, **kw)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'x': 99}
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    4
    所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。

    小结

    Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。

    默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,运行会有逻辑错误!

    要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

    *args是可变参数,args接收的是一个tuple;

    **kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

    以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:

    可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过args传入:func((1, 2, 3));

    关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过kw传入:func({‘a’: 1, ‘b’: 2})。

    使用*args和**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。

    https://blog.csdn.net/zxy987872674/article/details/55252501?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1

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