*args表示任何多个无名参数,它是一个tuple;**kwargs表示关键字参数,它是一个dict。
def fun(*args, **kwargs): print 'args = ', args print 'kwargs = ', kwargs print '###' if name == 'main': foo(1,2,3,4) foo(a=1,b=2,c=3) foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3) foo('a', 1, None, a=1, b='2', c=3)
输出结果如下:
args = (1, 2, 3, 4) kwargs = {} ### args = () kwargs = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} ### args = (1, 2, 3, 4) kwargs = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} ### args = ('a', 1, None) kwargs = {'a': 1, 'c': 3, 'b': '2'} ###
可以看到,这两个是python中的可变参数。
注意:同时使用*args和**kwargs时,必须*args参数列要在**kwargs前,像foo(a=1, b='2', c=3, a', 1, None, )这样调用的话,会提示语法错误“SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg”。
def fun2(param1, *args, **kwargs): print 'param1 = ', param1 print 'args = ', args print 'kwargs = ', kwargs print '###' fun2(1, 2, 3, 4, a=1,b=2,c=3)
输出结果:
param1 = 1 args = (2,3,4) kwargs = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} ###
1赋值给了param1, 剩下的2,3,4给了*args, 其他的都赋值给了**kwargs
还有一个很漂亮的用法,就是创建字典:
def kw_dict(**kwargs): return kwargs print kw_dict(a=1,b=2,c=3)
结果:
{'a':1, 'b':2, 'c':3}
其实python中就带有dict类,使用dict(a=1,b=2,c=3)即可创建一个字典了。
以上是Python的*args和 **kwargs的使用方法 的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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