一、参数传入规则
可变参数允许传入0个或任意个参数,在函数调用时自动组装成一个tuple;
关键字参数允许传入0个或任意个参数,在函数调用时自动组装成一个dict;
1. 传入可变参数:
def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum
以上定义函数,使用如下:
传入多个参数,
calc(1, 2, 3, 4) 30 #函数返回值
传入一个列表,
nums = [1, 2, 3] calc(*nums) # 通过 * 将list中的元素作为可变参数传入函数 14 # 函数返回值
2.传入关键字参数:
>>> def person(name, age, **kw): ... print('name: ', name, 'age: ', age, 'other: ', kw) ... >>> >>> person('luhc', 24, city='Guangzhou') name: luhc age: 24 other: {'city': 'Guangzhou'}
同样,可以将预先定义的dict作为参数传入以上函数:
>>> info = {'city': 'Guangzhou', 'job': 'engineer'} >>> >>> person('luhc', 24, **info) name: luhc age: 24 other: {'city': 'Guangzhou', 'job': 'engineer'}
注意: 函数person 获得的是参数 info 的一份拷贝,在函数内修改不会影响 info 的值
3. 在关键字参数中,可以限制关键字参数的名字:
# 通过 * 分割,以指定关键字参数名 >>> def person(name, age, *, city, job): ... print('name: ', name, 'age: ', age, 'city: ', city, 'job: ', job) ... >>> >>> person('luhc', 24, city='Guangzhou', job='engineer') name: luhc age: 24 city: Guangzhou job: engineer # 如果传入参数中,存在参数名不在定义的范围内,将抛出异常 >>> person('luhc', 24, city='Guangzhou', jobs='engineer') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: person() got an unexpected keyword argument 'jobs' >>>
此外,如果函数中已经指定可变参数,则 * 可以省略,如下:
# 省略了用 * 作为分割,指定关键字参数名 >>> def person(name, age, *args, city, job): ... print('name: ', name, 'age: ', age, 'args: ', args, 'city: ', city, 'job: ', job) ... >>> >>> person('luhc', 24, 'a', 'b', city='Guangz', job='engineer') name: luhc age: 24 args: ('a', 'b') city: Guangz job: engineer >>> # 同样,如果传入了关键字参数未指定的参数名,则抛出异常 >>> person('luhc', 24, 'a', 'b', city='Guangz', job='engineer', test='a') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: person() got an unexpected keyword argument 'test' >>>
二、参数组合使用:
参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数
def f1(a, b, c=0, *args, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw) def f2(a, b, c=0, *, d, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
以上就是本文给大家介绍的全部内容了,希望能够对大家理解Python的函数参数的传递有所帮助

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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