本文实例讲述了Python函数可变参数定义及其参数传递方式。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
python中 函数不定参数的定义形式如下:
1、func(*args)
传入的参数为以元组形式存在args中,如:
def func(*args): print args >>> func(1,2,3) (1, 2, 3) >>> func(*[1,2,3]) #这个方式可以直接将一个列表的所有元素当作不定参数 传入(1, 2, 3)
2、func( **kwargs)
传入的参数为以字典形式存在args中,如:
def func(**kwargs): print kwargs >>> func(a = 1,b = 2, c = 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} >>> func(**{'a':1, 'b':2, 'c':3}) #这个方式可以直接将一个字典的所有键值对当作关键字参数传入 {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
3、也可以两者混用
func(*args, **kwargs)
传入的顺序必须和定义顺序相同,这里是先不定参数列表,再是关键字参数字典,如:
def func(*args, **kwargs): print args print kwargs >>> func(1,2,3) (1, 2, 3) {} >>> func(*[1,2,3]) (1, 2, 3) {} >>> func(a = 1, b = 2, c = 3) () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} >>> func(**{'a':1, 'b':2, 'c':3}) () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} >>> func(1,2,3, a = 4, b=5, c=6) (1, 2, 3) {'a': 4, 'c': 6, 'b': 5}</span> #这样跳跃传递是不行的 >>> func(1,2,3, a=4, b=5, c=6, 7) SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

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