这里先解释一下几个概念
- 位置参数:按位置设置的参数,隐式用元组保存对应形参.平时我们用的大多数是按位置传参.比如有函数def func(a,b,c),调用func(1,2,3).即a=1,b=2,c=3
- 关键字参数:可以通过关键字设置参数,不用关心参数位置,隐式用字典保存形参.比如有函数def func(a,b,c),调用func(b=1,c=2,a=3),即a=3,b=1,c=2
普通格式
def func(opt_args):
...
return value
带收集位置参数的函数
格式如下
def func(*params):
...
return value
用法
使用函数时,不用限制传参的个数,*params会自动收集传入的参数作为一个元组.
实例
def func(*params):
print params
a = [1,2,3,4]
b = 'hello'
c = 3
func(a, b, c)
输出
([1, 2, 3, 4], ‘hello', 3)
带收集关键字参数的函数
格式如下
def func(**params):
...
return value
用法
按关键字传参时,**params会自动收集传入的参数作为一个字典.
实例
def func(**params):
print params
func(a=1, b=2, c=3)
输出
{‘a': 1, ‘c': 3, ‘b': 2}
函数特殊用法
默认参数
格式
def func(a = 1, b = 2)
等号(=)号是默认值,调用函数时可以不用传参给默认参数.
实例
def func(a = 1, b = 2):
print a, b
func(a=3)
输出
3 2
函数可以返回多个值
格式
return a, b, c
实例
def func(a = 1, b = 2):
return a, b
print func(a=3)
输出
(3, 2)
内嵌函数和闭包
格式
def foo() #外部函数
def bar() #内嵌函数
....
....
如果内嵌函数引用了外部函数的变量(包括外部函数参数),这个引用的变量称为自由变量, 那么称这个内嵌函数是闭包.再来看看专业的解释:闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外。
实例
def foo(a, b):
x = 4
def bar():
return x * a + b;
return bar
f1= foo(1, 2)
f2= foo(2, 3)
print f1(), f2()
输出
6 11
传递函数
Python一切皆对象,函数这一语法结构也是一个对象, 可以将函数名作为参数传递
格式
def bar(*param1, **param2):
....
def foo(bar, *param1, **param2):
bar(*param1, **param2)
实例
def bar(*param1, **param2):
print param1
print param2
def foo(bar, *param1, **param2):
bar(*param1, **param2)
foo(bar, 1, 2, 3, a = 111, b = 222, c = 333)
输出
(1, 2, 3)
{‘a': 111, ‘c': 333, ‘b': 222}
匿名函数与lambda
lambda语法可以创建一个匿名的函数,主要作用是简化书写,是一种语法糖.
- 格式
lambda [arg1[, arg2, … argN]] : expression
实例
def foo(x, y):
return x + y
print "call foo function, result is: ", foo(3, 4)
bar = lambda x = 2, y = 3 : x + y
print "call lambda fucntion, result is:", bar(3,4)
输出
call foo function, result is: 7
call lambda fucntion, result is: 7

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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