Python的形参和实参使用方式
形参可以设置参数默认值，设置遵循从右至左原则
例如：fun(x=0,y=1),fun(x,y=1)，但不可以是fun(x=1,y)
形参设置可以为数字字符串变量、元组和字典等任意类型数据，元组形参是在变量名前加*，字典形参是在变量名前加**
例如：fun(var),fun(*tuple),fun(*list),fun(**dict)
实参接受也可以是任意类型数据，当接收数据为元组列表或者字典时，同样是在数据变量前加*和**
例如：fun(x),fun(*seq),fun(*list),fun(**stu_info)
可以使用元组形参和字典形参接收冗余或意外数据
例如：fun(var,*t_args,**dic_args)
但传参时，数字和字符串形参必须传值，元组和字典形参可不传，原因为元组和字典数据可以是空元组或空字典，此特性正好适应处理冗余数据
形参参数名若和生产数据中字典键名相同加大大提高编程效率和生产效率
例如：有字典dic={'name':'csdn','age':10,'top':1} ，有函数fun(name='name',age=0,top=0)，则函数可以方便的获取字典数据fun(**dic)
以上这篇Python的形参和实参使用方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。
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练手记录以及调试步骤. class A(object): def __init__(self,a="A"): print("enter",a) print("leave",a) def mainA(readA,*D): #如果使用实例化B(),调用mainA,D收集进来D多余的参数.(参考第3点说明) print("enter mainA") reaA = "内部添加的" print("leave
Python传入参数的方法有:位置参数.默认参数.可变参数.关键字参数.和命名关键字参数.以及各种参数调用的组合 写在前面 Python唯一支持的参数传递方式是『共享传参』(call by sharing) 多数面向对象语言都采用这一模式,包括Ruby.Smalltalk和Java(Java的引用类型是这样,基本类型按值传递) 共享传参是指函数的各个形式参数获得实参中各个引用的副本:也就是说,函数内部的形参是实参的别名(alias) 这种方案的结果是,函数可能会修改作为参数传入的可变对象,但是无
本文实例讲述了Python函数参数操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 简述 在 Python 中,函数的定义非常简单,满足对应的语法格式要求即可.对于调用者来说,只需关注如何传递正确的参数,以及获取相应的返回值就足够了,无需了解函数的内部实现(除非想学习.跟踪源码). 话虽如此,但对于函数的定义来说,灵活性非常高.除了常规定义的必选参数以外,还支持默认参数.可变参数.以及关键字参数.这样以来,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码. 形参和实参 不止 Python,几乎所有的编程语言都
我们通过一个简单的事例来展示一下函数的万能参数,我们先写一个最简单的函数 def test(*args,**kwargs): print(args,kwargs) 然后定义两个变量 l = [1,2,3,4] d = {"a":1,"b":2} 下面我们分别看下两种传参的方式有什么不同 第一种方式 test(l,d) 如果是使用上面的方式传参,那么l,d这2个变量都会传递给args这个形参,作为args变量的两个元素,kwargs是一个空的字典,没有任何参数传递一个
作用域规则 命名空间是从名称到对象的映射,Python中主要是通过字典实现的,主要有以下几个命名空间: 内置命名空间,包含一些内置函数和内置异常的名称,在Python解释器启动时创建,一直保存到解释器退出.内置命名实际上存在于一个叫__builtins__的模块中,可以通过globals()['__builtins__'].__dict__查看其中的内置函数和内置异常. 全局命名空间,在读入函数所在的模块时创建,通常情况下,模块命名空间也会一直保存到解释器退出.可以通过内置函数globals()
本文实例讲述了Python函数装饰器原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰器本质上是一个函数,该函数用来处理其他函数,它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等应用场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 严格来说,装饰器只是语法糖,
一.Python函数中的参数 1.使用python的函数时,有参数类别,比如位置参数.关键字参数.可变长参数 2.位置参数.关键字参数很好理解,关键是可变长参数经常能见到,但是一直没有搞懂是什么意思 二.可变长参数 1.一个星号:函数可以接收任意个数的参数,只需要在形参前面加一个*(星号),一个星号形参的函数会把多个位置参数值当成元祖的形式传入,也就是传入的多个参数值可以在函数内部进行元祖遍历 def length_param(a, *args): print("a=", a) pri
在Python教程里,针对默认参数,给了一个"重要警告"的例子: def f(a, L=[]): L.append(a) return L print(f(1)) print(f(2)) print(f(3)) 默认值只会执行一次,也没说原因.会打印出结果: [1] [1, 2] [1, 2, 3] 因为学的第一门语言是Ruby,所以感觉有些奇怪. 但肯定的是方法f一定储存了变量L. 准备知识:指针 p指向不可变对象,比如数字.则相当于p指针指向了不同的内存地址. p指向的是可变对象,
1.前言 函数也是一个对象,从而可以增加属性,使用句点来表示属性. 如果内部函数的定义包含了在外部函数中定义的对象的引用(外部对象可以是在外部函数之外),那么内部函数被称之为闭包. 2.装饰器 装饰器就是包装原来的函数,从而在不需要修改原来代码的基础之上,可以做更多的事情. 装饰器语法如下: @deco2 @deco1 def func(arg1,arg2...): pass 这个表示了有两个装饰器的函数,那么表示的含义为:func = deco2(deco1(func)) 无参装饰器语法如下:
当在函数中定义默认值时,值初始化只会进行一次,就是执行到def methodname时执行.看下面代码: from datetime import datetime def test(t=datetime.today()): print t if __name__ == "__main__": test() test() 两次方法调用输出的时间都为同一个值,而不是我们预想当前执行时间.对于上面这种情况,建议用下面的方式实现: from datetime import datetime
zip()的作用 先看一下语法: zip(iter1 [,iter2 [...]]) -> zip object Python的内置help()模块提供了一个简短但又有些令人困惑的解释: 返回一个元组迭代器,其中第i个元组包含每个参数序列或可迭代对象中的第i个元素.当最短的可迭代输入耗尽时,迭代器将停止.使用单个可迭代参数,它将返回1元组的迭代器.没有参数,它将返回一个空的迭代器. 与往常一样,当您精通更一般的计算机科学和Python概念时,此模块非常有用.但是,对于初学者来说,这段话只会引发更
变量不是盒子 在示例所示的交互式控制台中,无法使用"变量是盒子"做解释.图说明了在 Python 中为什么不能使用盒子比喻,而便利贴则指出了变量的正确工作方式. 变量 a 和 b 引用同一个列表,而不是那个列表的副本 >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a.append(4) >>> b [1, 2, 3, 4] 如果把变量想象为盒子,那么无法解释 Python 中的赋值:应该把变量视作
前言: 近期需要开发一个打分的微信小程序,涉及到与后台服务器的数据交互,因为业务逻辑相对简单,故选择Python的轻量化web框架Flask来搭建后台程序.因为是初次接触小程序,经过一番摸索和尝试,个人觉得的微信小程序与后台的交互有点像ajax,所以有ajax开发经验的同学开发小程序应该很容易上手,因为本文着重讲解后台程序的搭建,所以,微信小程序的前端开发将一笔带过,有兴趣学习小程序前端语言的同学可移步网易云课堂的一套快速入门课程. 分三步讲解微信小程序与Python后台
