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python主函数参数 python中主函数

Python的函数和参数

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

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主函数怎么写

一般来说,Python程序员可能是这样写main()函数的:

"""Module docstring.

This serves as a long usage message.

"""import sysimport getoptdef main():

# parse command line options

try:

opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: print msg print "for help use --help"

sys.exit(2) # process options

for o, a in opts: if o in ("-h", "--help"): print __doc__

sys.exit(0) # process arguments

for arg in args:

process(arg) # process() is defined elsewhereif __name__ == "__main__":

main()1234567891011121314151617181920212223242526

Guido也承认之前自己写的main()函数也是类似的结构,但是这样写的灵活性还不够高,尤其是需要解析复杂的命令行选项时。为此,他向大家提出了几点建议。

添加可选的 argv 参数

首先,修改main()函数,使其接受一个可选参数 argv,支持在交互式shell中调用该函数:

def main(argv=None):

if argv is None:

argv = sys.argv # etc., replacing sys.argv with argv in the getopt() call.1234

这样做,我们就可以动态地提供 argv 的值,这比下面这样写更加的灵活:

def main(argv=sys.argv):

# etc.12

这是因为在调用函数时,sys.argv 的值可能会发生变化;可选参数的默认值都是在定义main()函数时,就已经计算好的。

但是现在sys.exit()函数调用会产生问题:当main()函数调用sys.exit()时,交互式解释器就会推出!解决办法是让main()函数的返回值指示退出状态(exit status)。因此,最后面的那行代码就变成了这样:

if __name__ == "__main__":

sys.exit(main())12

并且,main()函数中的sys.exit(n)调用全部变成return n。

定义一个Usage()异常

另一个改进之处,就是定义一个Usage()异常,可以在main()函数最后的except子句捕捉该异常:

import sysimport getoptclass Usage(Exception):

def __init__(self, msg):

self.msg = msgdef main(argv=None):

if argv is None:

argv = sys.argv try: try:

opts, args = getopt.getopt(argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: raise Usage(msg) # more code, unchanged

except Usage, err: print sys.stderr, err.msg print sys.stderr, "for help use --help"

return 2if __name__ == "__main__":

sys.exit(main())123456789101112131415161718192021222324

这样main()函数就只有一个退出点(exit)了,这比之前两个退出点的做法要好。而且,参数解析重构起来也更容易:在辅助函数中引发Usage的问题不大,但是使用return 2却要求仔细处理返回值传递的问题。

Python的函数参数总结

import math

a = abs

print(a(-1))

n1 = 255

print(str(hex(n1)))

def my_abs(x):

# 增加了参数的检查

if not isinstance(x, (int, float)):

raise TypeError('bad operand type')

if x = 0:

return x

else:

return -x

print(my_abs(-3))

def nop():

pass

if n1 = 255:

pass

def move(x, y, step, angle=0):

nx = x + step * math.cos(angle)

ny = y - step * math.sin(angle)

return nx, ny

x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(x, y)

tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(tup)

print(isinstance(tup, tuple))

def quadratic(a, b, c):

k = b * b - 4 * a * c

# print(k)

# print(math.sqrt(k))

if k 0:

print('This is no result!')

return None

elif k == 0:

x1 = -(b / 2 * a)

x2 = x1

return x1, x2

else:

x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)

x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)

return x1, x2

print(quadratic(2, 3, 1))

def power(x, n=2):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x

return s

print(power(2))

print(power(2, 3))

def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

print('age:', age)

print('city:', city)

enroll('elder', 'F')

enroll('android', 'B', 9)

enroll('pythone', '6', city='AnShan')

def add_end(L=[]):

L.append('end')

return L

print(add_end())

print(add_end())

print(add_end())

def add_end_none(L=None):

if L is None:

L = []

L.append('END')

return L

print(add_end_none())

print(add_end_none())

print(add_end_none())

def calc(*nums):

sum = 0

for n in nums:

sum = sum + n * n

return sum

print(calc(1, 2, 3))

print(calc())

l = [1, 2, 3, 4]

print(calc(*l))

def foo(x, y):

print('x is %s' % x)

print('y is %s' % y)

foo(1, 2)

foo(y=1, x=2)

def person(name, age, **kv):

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)

person('Elder', '8')

person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

person('Jack', 24, **extra)

def person2(name, age, *, city, job):

print(name, age, city, job)

person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')

def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):

print(name, age, other, city, job)

person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)

person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')

def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):

print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)

test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')

args = (1, 2, 3, 4)

kw = {'d': 99, 'x': '#'}

test2(*args, **kw)

Python的位置参数、默认参数、关键字参数、可变参数区别

对于python函数参数,对于初学者可能就是进入了迷宫,尽管我也是初学者,简单总结一下。

说参数之前,先讲一下两个packing(包裹)和unpacking(解包裹):

输出:

我总结不了这个概念,只能帮大家到这了

一、位置参数和关键字参数:

调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。

注意:

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

二、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(注意: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)

三、可变参数:

定义函数时,有时候我们不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)。此时,可用包裹(packing)位置参数,或者包裹关键字参数,来进行参数传递,会显得非常方便。

1、包裹位置传递

我们传进的所有参数都会被args变量收集,它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple),args是元组类型,这就是包位置传递。

2、包裹关键字传递

kargs是一个字典(dict),收集所有关键字参数

四、解包裹参数:

*args 和 **kargs ,也可以在函数调用的时候使用,称之为解包(unpacking)

1、在传递元组时,让元组的每一个元素对应一个位置参数

2、在传递词典字典时,让词典的每个键值对作为一个关键字参数传递给函数

五、位置参数、默认参数、可变参数的混合使用

1、基本原则是:先位置参数,默认参数,包裹位置,包裹关键字(定义和调用都应遵循)

2、Python中 *args 和 **kwargs 的区别

先看个demo:

输出结果:

分析一下:可以看到,这两个是[Python]中的可变参数。 *args 表示任何多个无名参数,它是一个tuple; **kwargs 表示关键字参数,它是一个dict。并且同时使用 *args 和 **kwargs 时,必须 *args 参数列要在 **kwargs 前,否则会报语法错误!!!

还有个小应用场景:创建字典

其实python中就带有dict类,使用dict(a=1,b=2,c=3)即可创建一个字典了。

*args:

重点在*,后面的args相当于一个变量名,可以自己定义的。它的本质就是将标准调用剩下的值集中转变为元组。

从形参的角度:

从实参的角度:

从不同角度看**kwargs:

**kwargs与位置参数和默认参数混用:

超复杂混合参数混用记:

总结:

位置参数:

调用函数时所传参数的位置必须与定义函数时参数的位置相同

关键字参数:

使用关键字参数会指定参数值赋给哪个形参,调用时所传参数的位置可以任意

*位置参数:可接受任意数量的位置参数(元组);只能作为最后一个位置参数出现,其后参数均为关键字参数

**关键字参数:可接受任意数量的关键字参数(字典);只能作为最后一个参数出现


新闻名称:python主函数参数 python中主函数
当前链接:http://cdkjz.cn/article/hippgo.html
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