찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼Python의 함수 매개변수에 대한 자세한 소개(예제 포함)

이 글은 Python의 함수 매개변수에 대한 자세한 소개를 제공합니다(예제 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.

Python의 함수 정의는 비교적 간단하며 def 키워드의 도움으로 구현되지만 매개변수의 유연성은 매우 큽니다. 일반적으로 정의된 필수 매개변수 외에도 기본 매개변수, 변수 매개변수, 키워드 매개변수, 명명된 키워드 매개변수 및 매개변수 조합을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 함수에서 정의한 인터페이스가 복잡한 매개변수를 처리할 뿐만 아니라 호출을 단순화할 수 있습니다. 작성자 코드

1. 위치 매개변수

함수 정의 시 매개변수의 위치 순서를 지정합니다. 위치 매개변수는 호출된 함수 정의에서 정확한 순서로 전달되어야 합니다.

예: x의 n제곱을 계산합니다.

def powern(x,n):
    s = 1
    while n >0:
        s = s * x
        n = n -1
    return s

두 매개변수 x와 n은 모두 위치 매개변수입니다. 함수를 호출할 때 전달된 두 값을 매개변수 x, n에 위치순으로 전달하고 할당해야 하며, 기본적으로 생략하면 오류가 발생합니다. 예:

>>> powern(5)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: powern() missing 1 required positional argument: 'n'</module></stdin>

2. 기본 매개변수

함수 정의에서 매개변수에 대한 기본값이 미리 정의되어 있습니다. . 함수가 호출될 때 매개변수에 지정된 값이 제공되지 않으면 기본값이 사용됩니다.
예: x의 n제곱을 계속 구하지만 기본값은 x의 3제곱입니다.

def powern( x,n = 3):
    s = 1
    while n >0:
        s = s * x
        n = n -1
    return s

실행: powern(2), 이는 powern(2,3)을 호출하는 것과 같습니다
2의 4제곱이 필요한 경우 다음을 실행해야 합니다. powern(2,4 )#🎜🎜 #

기본 매개변수를 설정하면 어떤 이점이 있나요? 기본 매개변수는 함수 호출을 단순화하고 함수 호출의 어려움을 줄일 수 있습니다. 단순한 호출이든 복잡한 호출이든 하나의 함수만 정의하면 됩니다.
예를 들어 위의 powern() 예시에서 n의 다른 값이 전달되면 x의 다른 n제곱이 구현될 수 있습니다.

하지만 기본 매개변수를 사용할 때 부적절하게 사용하면 함정이 발생합니다. 먼저 가변 매개변수와 함수 매개변수로서의 불변 매개변수의 차이점을 이해해 봅시다:

불변 매개변수로서의 함수 매개변수

>>> a = 1
>>> def func(a):
...     print('func_id:',id(a))
...     a = 2
...     print('after_func_id:',id(a),'id(2):',id(2))
...
>>> print('out_of_func_id:',id(a),'id(1):',id(1))
out_of_func_id: 501962480  id(1): 501962480   # 全局变量a的id
>>> func(a)            # 将全局参数a传入函数
func_id: 501962480    # a=1 的id
after_func_id: 501962496  id(2): 501962496  
>>> print(a)            # 退出函数,a的值仍为1
1
전역 매개변수를 전달한 후 a를 함수에 추가하면 함수가 자동으로 참조를 복사합니다. a=2를 실행한 후 id(a)의 메모리 주소가 변경됩니다. 그러나 그것은 외부 a와는 아무런 관련이 없습니다.

함수 매개변수로서의 변수 객체

>>> a = []
>>> def func2(a):
...     print('func2_id:',id(a))
...     a.append(1)
...
>>> print('out_of_func2_id',id(a))
out_of_func2_id 59694296
>>> func2(a)
func2_id: 59694296
>>> print(a)
[1]
변수 a의 유형은 변수 객체인 리스트입니다. 함수의 참조는 변경 가능한 객체를 가리키고 주소는 변경되지 않으므로 함수 작업 후에 내용이 변경됩니다.

따라서 func2(a) 함수를 다시 실행하면 예상과 다른 결과가 생성됩니다.

>>> func2(a)
func2_id: 59694296    # a地址不变
>>> print(a)
[1, 1]        # 因为第一次执行func2(a)时,已经修改了a=[1],再次调用时,在[1]里新增
예:

def add_end( L=[] ):  # 设置为一个list变量L(对象可变)
    L.append('end')
    return L
>>> add_end( )
['end']
>>> add_end()  
['end', 'end']
기본값으로 반복 호출되는 경우 매개변수 결과가 올바르지 않습니다.

파이썬 함수가 정의되면 기본 매개변수 L의 값, 즉 []가 계산됩니다. L 역시 함수가 호출될 때마다 L의 내용이 변경되면 다음 호출 시 기본 매개변수의 내용이 변경되어 더 이상 개체 []를 가리키는 변수입니다. 함수가 정의된 경우의 []입니다.
은 다음과 같이 변경할 수 있습니다.

def add_end( L=None ):  # L为不变对象  
    if L is None:          
    L = []            
    L.append('end')   
    return L
그러면 몇 번 호출해도 문제가 없습니다.

그러므로 기본 매개변수를 정의할 때 명심해야 할 한 가지 사항이 있습니다:
기본 매개변수는 불변 객체를 가리켜야 합니다! 불변 객체가 생성되면 객체 내부의 데이터를 수정할 수 없기 때문에 데이터 수정으로 인해 발생하는 오류가 줄어듭니다. 또한 객체가 변경되지 않기 때문에 멀티 태스킹 환경에서 객체를 동시에 읽을 때 잠금이 필요하지 않습니다.

기본 매개변수 설정 시 주의사항이 몇 가지 있습니다 1. 필수 매개변수가 먼저 오고 기본 매개변수가 마지막에 옵니다. 그렇지 않으면 Python 인터프리터가 오류를 보고합니다.
2. 기본 매개변수를 설정하는 방법은 무엇입니까? 함수에 여러 개의 매개변수가 있는 경우 변경사항이 큰 매개변수를 앞에 배치하고 변경사항이 작은 매개변수를 뒤에 배치합니다. 작은 변화가 있는 매개변수를 기본 매개변수로 사용할 수 있습니다.
3. 변경 가능한 객체를 기본 매개변수로 사용하지 마세요.

3. 가변 매개변수 *args

가변 매개변수, 즉 전달되는 매개변수의 개수는 0부터 임의의 개별까지 다양합니다. .

매개변수 개수가 불확실하므로 리스트나 튜플을 사용하여 전달할 수 있습니다. 그런 다음 함수가 호출되면 자동으로 튜플로 어셈블됩니다.
예:

def calc(numbers):  # 变量        
    sum = 0               
    for n in numbers:       
        sum = sum + n * n   
    return sum            
>>> calc( [1,2,3] )   # 传入的是一个list
14
변수 매개변수 사용 *args:

def calc( *numbers ):  
    sum = 0        
    for n in numbers:    # 在函数内部,numbers组装成一个tuple
    sum = sum + n * n
    return sum
>>> calc( )            # 0个参数  
0
>>> calc( 1,3,5,7 )    # 多个参数 
84
>>> num = [1,2,3]      # list
>>> calc( *num )       # *list –> tuple
14   
>>> t = (1,3,5)
>>> calc( t )          # tuple(错误)  
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in calc
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'tuple'
>>> calc( *t )                  
35</stdin></module></stdin>
함수 코드는 전혀 변경되지 않습니다. 그러나 이 함수를 호출할 때 0개의 매개변수를 포함하여 원하는 수의 매개변수가 전달될 수 있습니다.

4. 키워드 매개변수 **kw

키워드 매개변수 **kw는 임의 개수의 매개변수 이름에 0을 전달할 수 있습니다. 키워드 매개변수는 함수 내에서 자동으로 사전으로 조합됩니다. 예:

def person(name , age , **kw ):
    print('name:',name,'age:',age,'other:',kw)
>>> person('xiong',18)
name: xiong age: 18 other: {}
>>> person('xiong',18,city = 'SH')          # city是原本没有的参数,但是因为有**kw
name: xiong age: 18 other: {'city': 'SH'}
키 매개변수는 무엇에 사용됩니까? 기능 기능을 확장할 수 있습니다. 예를 들어 person() 함수에서는 name과 age라는 두 매개변수를 받는 것이 보장됩니다. 그러나 더 많은 매개변수가 제공되면 해당 매개변수도 수신될 수 있습니다. 물론 사전을 먼저 조합한 다음 사전을 키워드 매개변수로 변환하여 전달할 수도 있습니다.

>>> extra ={'city':'shanghai','job':'SET'}                     # dict的定义
>>> person('xiong',18,city = extra['city'],job=extra['job'])   # dict的使用
name: xiong age: 18 other: {'city': 'shanghai', 'job': 'SET'}  # dict的内容
>>> person('xiong',18,**extra)
name: xiong age: 18 other: {'city': 'shanghai', 'job': 'SET'}
[요약] **extra는 사전의 모든 키-값을 전달하는 것을 의미합니다. 키워드 매개변수를 사용하는 추가 dict 함수의 **kw 매개변수를 입력하면 kw가 dict를 얻습니다. kw로 얻은 dict는 extra의 복사본이므로 함수 외부의 extra에는 영향을 미치지 않습니다.

五、命名关键字参数

如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数。需要一个特殊分隔符“”,“”后面的参数被视为命名关键字参数。如果缺少“*”,Python解释器则无法识别位置参数和命名关键字参数。在调用时,必须指定参数名字与参数值。
例如,只接收city和job作为关键字参数,可以使用如下定义:

def person( name ,age,*,city,job):
    print(name , age , city , job )
>>> person('xiong', 18, city='shanghai', job='tester')
xiong 18 shanghai tester

如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了:

>>> def person( name,age,*args,city,job ):     # 此处city和job也是命名关键字参数
...   print(name, age, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名,如果没有传入参数名,调用将会报错:

>>> person('xlp',18,'shanghai','tester')          # 错误调用 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() missing 2 required keyword-only arguments: 'city' and 'job'
>>> person('xlp',18,city='shanghai',job='tester')  # 正确调用 
xlp 18 shanghai tester</module></stdin>

命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:

>>> def person1(name,age,*,city='shanghai',job):
...   print(name,age,city,job)
...
>>> person1('xlp',18,job='engineer')
xlp 18 shanghai engineer

六、参数组合

在Python中定义函数,可以用位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。
但是要注意,参数定义的顺序必须是:位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

【总结】

(1)定义可变参数和关键字参数的语法:
*args是可变参数,args接收的是一个list、tuple;
**kw是关键字参数,kw接收的是一个dict;
(2)调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:
可变参数直接传入:func(1,2,3)
可变参数间接传入:先组装成list或tuple,l=(1,2,3),再通过args传入,func(l)
关键字参数直接传入:func(a=1,b=2)
关键字参数间接传入:先组装成dict,d={‘a’:1,’b’:2},再通过kw传入,func(d)
(3)命名关键字参数 是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。
(4)定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下,不要忘记写分隔符*,否则定义的将是位置参数

相关推荐:

Python中函数的可变参数

理解Python中函数的参数

위 내용은 Python의 함수 매개변수에 대한 자세한 소개(예제 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
어레이는 파이썬으로 과학 컴퓨팅에 어떻게 사용됩니까?어레이는 파이썬으로 과학 컴퓨팅에 어떻게 사용됩니까?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

같은 시스템에서 다른 파이썬 버전을 어떻게 처리합니까?같은 시스템에서 다른 파이썬 버전을 어떻게 처리합니까?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 ​​있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

표준 파이썬 어레이를 통해 Numpy Array를 사용하면 몇 가지 장점은 무엇입니까?표준 파이썬 어레이를 통해 Numpy Array를 사용하면 몇 가지 장점은 무엇입니까?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질 한 특성은 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?어레이의 균질 한 특성은 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

실행 파이썬 스크립트를 작성하기위한 모범 사례는 무엇입니까?실행 파이썬 스크립트를 작성하기위한 모범 사례는 무엇입니까?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

Numpy 배열은 배열 모듈을 사용하여 생성 된 배열과 어떻게 다릅니 까?Numpy 배열은 배열 모듈을 사용하여 생성 된 배열과 어떻게 다릅니 까?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

Numpy Array의 사용은 Python에서 어레이 모듈 어레이를 사용하는 것과 어떻게 비교됩니까?Numpy Array의 사용은 Python에서 어레이 모듈 어레이를 사용하는 것과 어떻게 비교됩니까?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

CTYPES 모듈은 파이썬의 어레이와 어떤 관련이 있습니까?CTYPES 모듈은 파이썬의 어레이와 어떤 관련이 있습니까?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

SublimeText3 영어 버전

SublimeText3 영어 버전

권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

ZendStudio 13.5.1 맥

ZendStudio 13.5.1 맥

강력한 PHP 통합 개발 환경

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터

Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

Atom Editor Mac 버전 다운로드

Atom Editor Mac 버전 다운로드

가장 인기 있는 오픈 소스 편집기