可变参数
Python的可变参数有两种,一种是列表类型,一种是字典类型。列表类型类似 C 中的可变参数,定义方式为
def test_list_param(*args) : for arg in args : print arg
其中 args 是一个 tuple。
字典类型的可变参数:
def test_dict_param(**args) : for k, v in args.iteritems() : print k, v
其中 args 是一个 dictionary
可以分别传递 tuple 和 dictionary 给相应的可变参数,格式如下
a = (1, 2, 3) b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"} test_list_param(*a) test_dict_param(**b)
带默认参数的函数
函数的带默认值参数能够很大程度上方便我们使用:一般情况下可以省略传参使用参数的默认值,也可以主动传参;调用的时候也不用在意参数的顺序方便使用,并且直接、显式;甚至还能用来当作魔法值,做一些逻辑上的控制。
但是由于python的默认值参数只会在函数定义处被解析一次,此后每次调用函数的时候,默认值参数都会是这个值了。碰到一些不可变的数据类型比如:整型,字符串,元祖之类的还好,但如果碰到可变类型的数据比如数组的话,就会有发生一些意想不到的事情。
让我们举一个简单的例子说明一下:
def add_to(num, target=[]): target.append(num) print id(target), target add_to(1) # Output: 39003656, [1] add_to(2) # Output: 39003656, [1, 2] add_to(3) # Output: 39003656, [1, 2, 3]
很显然如果你是想每次调用函数都能得到一个新的包含期望结果的数组,肯定不能如愿了。函数add_to的参数target在函数第一次被解析的时候会被赋值成空的数组,因为只会被解析一次,以后每次调用的时候都会在这个target变量的基础上进行操作,变量的id值也完全一样。想要得到预期的结果,可以为这种可变数据类型的参数指定一个None来表示空值:
a = (1, 2, 3) b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"} test_list_param(*a) test_dict_param(**b)
在python的世界里,参数是按标识符传递(粗暴点解释就是按引用传递的),你需要担心的是参数的类型是否是可变的:
>>> def test(param1, param2): ... print id(param1), id(param2) ... param1 += 1 ... param2 += 1 ... print id(param1), id(param2) ... >>> var1 = 1 >>> var2 = 2 >>> print id(var1), id(var2) 36862728 36862704 >>> test(var1, var2) 36862728 36862704 36862704 36862680
可变的数据类型,函数局部作用域里面的任何改变会保留在数据上;不可变的数据类型,发生的任何改变都只会体现在新生成的局部变量上,如同上面的列子中所示的效果,读者可以对比一下。

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.