就前面所讲,函数的基本内容已经完毕。但是,函数还有很多值得不断玩味的细节。这里进行阐述。
参数的传递
python中函数的参数通过赋值的方式来传递引用对象。下面总结通过总结常见的函数参数定义方式,来理解参数传递的流程。
def foo(p1,p2,p3,...)
这种方式最常见了,列出有限个数的参数,并且彼此之间用逗号隔开。在调用函数的时候,按照顺序以此对参数进行赋值,特备注意的是,参数的名字不重要,重要的是位置。而且,必须数量一致,一一对应。第一个对象(可能是数值、字符串等等)对应第一个参数,第二个对应第二个参数,如此对应,不得偏左也不得偏右。
>>> def foo(p1,p2,p3):
... print "p1==>",p1
... print "p2==>",p2
... print "p3==>",p3
...
>>> foo("python",1,["qiwsir","github","io"]) #一一对应地赋值
p1==> python
p2==> 1
p3==> ['qiwsir', 'github', 'io']
>>> foo("python")
Traceback (most recent call last):
File "
TypeError: foo() takes exactly 3 arguments (1 given) #注意看报错信息
>>> foo("python",1,2,3)
Traceback (most recent call last):
File "
TypeError: foo() takes exactly 3 arguments (4 given) #要求3个参数,实际上放置了4个,报错
def foo(p1=value1,p2=value2,...)
这种方式比前面一种更明确某个参数的赋值,貌似这样就不乱子了,很明确呀。颇有一个萝卜对着一个坑的意味。
还是上面那个函数,用下面的方式赋值,就不用担心顺序问题了。
>>> foo(p3=3,p1=10,p2=222)
p1==> 10
p2==> 222
p3==> 3
也可以采用下面的方式定义参数,给某些参数有默认的值
>>> def foo(p1,p2=22,p3=33): #设置了两个参数p2,p3的默认值
... print "p1==>",p1
... print "p2==>",p2
... print "p3==>",p3
...
>>> foo(11) #p1=11,其它的参数为默认赋值
p1==> 11
p2==> 22
p3==> 33
>>> foo(11,222) #按照顺序,p2=222,p3依旧维持原默认值
p1==> 11
p2==> 222
p3==> 33
>>> foo(11,222,333) #按顺序赋值
p1==> 11
p2==> 222
p3==> 333
>>> foo(11,p2=122)
p1==> 11
p2==> 122
p3==> 33
>>> foo(p2=122) #p1没有默认值,必须要赋值的,否则报错
Traceback (most recent call last):
File "
TypeError: foo() takes at least 1 argument (1 given)
def foo(*args)
这种方式适合于不确定参数个数的时候,在参数args前面加一个*,注意,仅一个哟。
>>> def foo(*args): #接收不确定个数的数据对象
... print args
...
>>> foo("qiwsir.github.io") #以tuple形式接收到,哪怕是一个
('qiwsir.github.io',)
>>> foo("qiwsir.github.io","python")
('qiwsir.github.io', 'python')
上一讲中已经有例子说明,可以和前面的混合使用。此处不赘述。
def foo(**args)
这种方式跟上面的区别在于,必须接收类似arg=val形式的。
>>> def foo(**args): #这种方式接收,以dictionary的形式接收数据对象
... print args
...
>>> foo(1,2,3) #这样就报错了
Traceback (most recent call last):
File "
TypeError: foo() takes exactly 0 arguments (3 given)
>>> foo(a=1,b=2,c=3) #这样就可以了,因为有了键值对
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
下面来一个综合的,看看以上四种参数传递方法的执行顺序
>>> def foo(x,y=2,*targs,**dargs):
... print "x==>",x
... print "y==>",y
... print "targs_tuple==>",targs
... print "dargs_dict==>",dargs
...
>>> foo("1x")
x==> 1x
y==> 2
targs_tuple==> ()
dargs_dict==> {}
>>> foo("1x","2y")
x==> 1x
y==> 2y
targs_tuple==> ()
dargs_dict==> {}
>>> foo("1x","2y","3t1","3t2")
x==> 1x
y==> 2y
targs_tuple==> ('3t1', '3t2')
dargs_dict==> {}
>>> foo("1x","2y","3t1","3t2",d1="4d1",d2="4d2")
x==> 1x
y==> 2y
targs_tuple==> ('3t1', '3t2')
dargs_dict==> {'d2': '4d2', 'd1': '4d1'}
通过上面的例子,看官是否看出什么名堂了呢?

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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