昨天看《Python核心编程》的时候,刚好看到了函数部分,于是顺势将目前接触到的集中参数类型都总结一下吧^^
(1) 位置参数,调用函数时按位置传入参数
(2) 默认参数,即在函数定义时就给出参数的值,设置默认参数时要注意两点,一是必选参数在前,默认参数在后。二是把变化小的参数放在后面可作为默认参数。具有默认参数的函数被调用时可以不传入默认参数,若需要改变默认参数的值则可以赋值的形式调用该函数。若不按顺序提供默认参数则需要把参数名写上(即以赋值的形式)。默认参数必须指向不变的参数(即不变对象,对象内部的数据一旦创建就不能改变,在多任务环境下同时读取对象不需要加锁)
(3) 可变参数,即传入参数的个数是可变的。由于参数的个数不确定我们可以把参数作为一个list或tuple传入,访问时可以使用for循环访问。如果直接利用可变参数,定义可变参数和定义list或tuple参数相比仅仅在参数前面加一个*号。在涵数内部参数接收到的是一个tuple,因此函数代码完全不变,但是,调用函数时可以传入任意个参数,包括0个参数。如果已经有一个list或tuple要调用一个可变参数有两种方法,一是分别取出各参数并传入。二是在其前面加上一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去。
(4) 关键字参数,可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些参数在函数调用时自动组装成一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。如果传入的关键字参数为dict则可以将函数中的那个参数前面加两个**号。
(5) 命名关键字参数,用于限制关键字的名字。和关键字参数**kw不同,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。如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名参数就不需要一个特殊分隔符*号了。命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错。
注意:参数的定义顺序是:必选参数、默认参数(一定要用不可变对象)、可变参数、命名关键字参数、关键字参数 def f(a,b,c=0,*,d,**kw),对于任意函数都可以通过类似fun(*arg,**kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。
*arg是可变参数,arg接收的是tuple
**kw是关键字参数,kw接收的是dict
可变参数即可以直接传入:fun(1,2,3),
又可以先组装list或tuple,再通过*arg传入:func(*(1,2,3));
关键字参数既可以直接传入:fun(a=1,b=2),
又可以先组装dict,再通过**kw传入:function(**{‘a':1,'b':2})
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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。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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