parameter 是函数定义的参数形式
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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
或
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
python中调用函数的过程中形参和实参的命名必须不一样。变量名和函数名不能相同,否则会进行替代因为python是不声明类型的,不该出现重复的名字看很多人点赞我就更新一波,以免误导:其实python也是支持相同函数名的,只是不是高级编程是几乎用不到的,具体实现是靠自带的装饰器functools.singledispatch实现的单分派的设计模式。
在调用函数时,通常会传递参数,函数内部的代码保持不变,针对 不同的参数处理不同的数据。
有位置传参、关键字传参、默认值参数、多值参数等。
1、参数传递
形参和实参:
形参:定义 函数时的 参数变量
实参:调用 函数时,使用的参数变量
参数传递的过程,就是 把实参的引用 传递给 形参 ,使用实参的值来执行函数体的过程。
在 Python 中,函数的 实参/返回值 都是是靠 引用 来传递来的
2、位置实参
按照参数位置,依次传递参数,这是最普通的方式。

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
python函数的作用是:
1、函数其实是把某个功能的代码封装到一个代码块中,用来为某个重复使用的功能做调用的一个代码块,可以称为一个函数的代码封装。可以在自定义函数的小括号中传入多个参数。
2、形参:在定义函数时,小括号中的参数名称。实参:在函数名称的小括号中,传入实际的值代替了形参的这个值。函数可以有返回值(使用return进行返回),也可以没有返回值。
3、形参可以当做函数内部的一个变量使用,往往只在函数内部进行使用,不影响函数外部的相同名称的变量。
4、在函数内部可以返回某个值。直接在函数内部退出来,而不再继续执行函数下面的代码。
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#Python
2.5
#这个可以用修饰器来完成
#但是一般不会限制参数类型
#给你个思路:
def
argfilter(*types):
def
deco(func):
#这是修饰器
def
newfunc(*args):
#新的函数
if
len(types)==len(args):
correct
=
True
for
i
in
range(len(args)):
if
not
isinstance(args[i],
types[i]):
#判断类型
correct
=
False
if
correct:
return
func(*args)
#返回原函数值
else:
raise
TypeError
else:
raise
TypeError
return
newfunc
#由修饰器返回新的函数
return
deco
#返回作为修饰器的函数
@argfilter(int,
str)
#指定参数类型
def
func(i,
s):
#定义被修饰的函数
i,
s
#之后你想限制类型的话,
就这样:
#@argfilter(第一个参数的类名,
第二个参数的类名,
...,
第N个参数的类名)
#def
yourfunc(第一个参数,
第一个参数,
...,
第N个参数):
#
...
#
#相当于:
#def
yourfunc(第一个参数,
第一个参数,
...,
第N个参数):
#
...
#yourfunc
=
argfilter(第一个参数的类名,
第二个参数的类名,
...,
第N个参数的类名)(yourfunc)