Python的函数和参数

parameter 是函数定义的参数形式

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argument 是函数调用时传入的参数实体。

对于函数调用的传参模式，一般有两种：

此外，

也是关键字传参

python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 ， 仅位置参数 ， 仅关键字参数 ， 可变位置参数 ， 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念，python语法中暂时没有这样的设计。

通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。

既可以用关键字又可以用位置调用

或

这种方式的定义只能使用关键字传参的模式

f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等价的

网络模块request的request方法的设计

多数的可选参数被设计成可变关键字参数

有多种方法能够为函数定义输出：

非常晦涩

如果使用可变对象作为函数的默认参数，会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。

例子1：

addItem方法的data设计了一个默认参数，使用不当会造成默认参数被共享。

python里面，函数的默认参数被存在__default__属性中，这是一个元组类型

例子2：

在例子1中，默认参数是一个列表，它是mutable的数据类型，当它写进 __defauts__属性中时，函数addItem的操作并不会改变它的id，相当于 __defauts__只是保存了data的引用，对于它的内存数据并不关心，每次调用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的数据，它是一个共享数据。

如果默认参数是一个imutable类型，情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。

例子1中，连续调用addItem('world') 的结果会是

而不是期望的

python 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种：

1.位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数，位置参数也可以叫做必要参数，函数调用时必须要传的参数。

当参数满足函数必要参数传参的条件，函数能够正常执行：

add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应，且少一个参数都不可以

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了一个参数时，程序会抛出异常

add(1)

当我们运行上面的程序,输出：

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了三个参数时，程序会抛出异常

add(1,2,3)

当我们运行上面的程序,输出

2.关键字参数：用于函数调用，通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。

add(1,2) # 这种方式传参，必须按顺序传参：x对应1，y对应:2

add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数（可以不按顺序）

正确的调用方式

add(x=1, y=2)

add(y=2, x=1)

add(1, y=2)

以上调用方式都是允许的，能够正常执行

错误的调用方式

add(x=1, 2)

add(y=2, 1)

以上调用都会抛出SyntaxError 异常

上面例子可以看出：有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的

3.默认参数：用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值，所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用，有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上

默认参数的函数定义

上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式，第二个是错误的，因为位置参数在前，默认参数在后

def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常

默认参数的函数调用

注意：定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象，容易掉坑

不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，int,string,float,tuple

可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变，dict,list

这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度，后续会写相关的专题文章讲解

举一个简单示例

4.可变参数区别:定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数

可变参数主要有两类：

*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*，args只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

**kwargs：(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数，,将被分配给一个字典，参数名前带**，kwargs只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

*args 的用法

args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数

语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词，args相当于一个变量名，可以自己定义的

在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。

还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加（*） 号

理解* * kwargs

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注

python-函数可变参数类型

python中的函数，大多需要配置参数，以下是几种函数的参数类型：

1.必备参数：以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。

def tplink(a,b):

c=a+b+b

return c 

tplink(4,2)

2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致，因为python解析器会在调用函数时，用参数名匹配参数值。

def tplink(age1,age2):

ageall=age1+age2+age2

return ageall

tplink(age2=4,age1=2)

3.默认参数：默认某个参数的取值

def tplink(age1,age2=5):

ageall=age1+age2+age2

return ageall

tplink(age1=4)

4.不定长参数：在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况，可以用不定长参数进行解决，具体操作是在参数名前用*。

但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。

*args、**kwargs的定义：

这两个都是python中的不定长参数，又称为可变参数。

*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。

同时使用 * args和 ** kwargs 时，必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。

函数在调用时，会根据顺序，看是否放进 *args 或者 **kwargs中。

具体可根据实际情况使用，可以 更方便灵活的接收信息。

python中对组合数据类型x进行排序的内置函数是

python有两个内置的函数用于实现排序，一个是list.sort()函数，一个是sorted()函数。

区别1：list.sort()函数只能处理list类型数据的排序；sorted()则可以处理多种类型数据的排序。

区别2：list.sort()会修改原来的list为排序后的结果；sorted()不会修改原来的数据，只是返回一个排序后的对象。

下面来动手写点代码进行测试：

list进行简单的排序

1 a=['a','f','c','x','e']2 a.sort()3 a4 [a','c','e','f','x']

sorted()进行简单排序

1 a=['a','f','c','x','e']2 a_new=sorted(a)3 a_new4 ['a', 'c', 'e', 'f', 'x']

list.sort()和sorted都有默认的参数reverse，该参数的默认值为“False”，即默认升序排列。如果要进行降序排列：

1 a=['a','f','c','x','e']2 a_new=sorted(a,reverse=True)3 a_new4 ['x', 'f', 'e', 'c', 'a']

对元组进行排列，不能使用list.sort()函数:

1 a=('a','f','c','x','e')2 a_new=a.sort()3

4 ttributeError: 'tuple' object has no attribute 'sort'

对字典的排序可以按照字典的key或者value进行排序:

1 dic={"aa":11,"ff":5,"ee":22}2 printsorted(dic.keys())3 ['aa', 'ee', 'ff']

从python2.4开始list.sort()和sorted()都引入了key参数来指定一个函数进行排序，有了key参数以后我们就可以对更加复杂的数据进行排序 。

假如需要排序的数据为一个list，但list的每一个元素都是一个字典，排序的方法如下：

dic=[{"name":"sunny","age":20},

{"name":"bell","age":5},

{"name":"jim","age":1},

{"name":"jan","age":10}]print sorted(dic,key=lambda arg:arg.get('age'),reverse=False) #按照每个字典的age的值进行排序，字典的方法dict.get(key)将返回指定键的值。

#输出结果为：[{'age': 1, 'name': 'jim'}, {'age': 5, 'name': 'bell'}, {'age': 10, 'name': 'jan'}, {'age': 20, 'name': 'sunny'}]

print sorted(dic,key=lambda arg:arg.get('name'),reverse=False) #按照每个字典的name的值进行排序

#输出结果为：[{'age': 5, 'name': 'bell'}, {'age': 10, 'name': 'jan'}, {'age': 1, 'name': 'jim'}, {'age': 20, 'name': 'sunny'}]

假如需要排序的数据为一个二维的list，即list的每一个元素也是一个list，方法与上面的例子类似：

a=[['100','8','30'],['200','5','50'],['300','1','20']]print sorted(a,key=lambda arg:arg[1]) #按照每个list的第1个元素进行排序

[['300', '1', '20'], ['200', '5', '50'], ['100', '8', '30']]

前面的2个例子中，key参数的值都是函数。在sorted函数中，key参数后面的函数的参数的数量只能是一个。lambda arg:arg.get('age')是一个lambda匿名函数，它是一个没有函数名的单语句函数。冒号左边是参数，冒号右边的返回值，返回值将被用于排序。

python arg是什么类型

当参数为*arg时，表示接受一个元组；

当参数为**arg时，表示接受一个字典

python 函数参数的类型

1. 不同类型的参数简述

#这里先说明python函数调用得语法为：

复制代码

代码如下:

func(positional_args,

keyword_args,

*tuple_grp_nonkw_args,

**dict_grp_kw_args)

#为了方便说明,之后用以下函数进行举例

def test(a,b,c,d,e):

print a,b,c,d,e

举个例子来说明这4种调用方式得区别：

复制代码

代码如下:

#

#positional_args方式

test(1,2,3,4,5)

1 2 3 4 5

#这种调用方式的函数处理等价于

a,b,c,d,e = 1,2,3,4,5

print a,b,c,d,e

#

#keyword_args方式

test(a=1,b=3,c=4,d=2,e=1)

1 3 4 2 1

#这种处理方式得函数处理等价于

a=1

b=3

c=4

d=2

e=1

print a,b,c,d,e

#

#*tuple_grp_nonkw_args方式

x = 1,2,3,4,5

test(*x)

1 2 3 4

5

#这种方式函数处理等价于

复制代码

代码如下:

a,b,c,d,e = x

print

a,b,c,d,e

#特别说明:x也可以为dict类型,x为dick类型时将键传递给函数

y

{'a': 1,

'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}

test(*y)

a c b e d

#

#**dict_grp_kw_args方式

y

{'a': 1, 'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}

test(**y)

1 2 6

1 1

#这种函数处理方式等价于

a = y['a']

b = y['b']

... #c,d,e不再赘述

print

a,b,c,d,e

2.

不同类型参数混用需要注意的一些细节

接下来说明不同参数类型混用的情况,要理解不同参数混用得语法需要理解以下几方面内容.

首先要明白,函数调用使用参数类型必须严格按照顺序,不能随意调换顺序,否则会报错. 如 (a=1,2,3,4,5)会引发错误,;

(*x,2,3)也会被当成非法.

其次,函数对不同方式处理的顺序也是按照上述的类型顺序.因为#keyword_args方式和**dict_grp_kw_args方式对参数一一指定,所以无所谓顺序.所以只需要考虑顺序赋值(positional_args)和列表赋值(*tuple_grp_nonkw_args)的顺序.因此,可以简单理解为只有#positional_args方式,#*tuple_grp_nonkw_args方式有逻辑先后顺序的.

最后,参数是不允许多次赋值的.

举个例子说明,顺序赋值(positional_args)和列表赋值(*tuple_grp_nonkw_args)的逻辑先后关系:

复制代码

代码如下:

#只有在顺序赋值,列表赋值在结果上存在罗辑先后关系

#正确的例子1

x =

{3,4,5}

test(1,2,*x)

1 2 3 4 5

#正确的例子2

test(1,e=2,*x)

1 3 4 5 2

#错误的例子

test(1,b=2,*x)

Traceback (most recent call

last):

File "stdin", line 1, in module

TypeError: test()

got multiple values for keyword argument 'b'

#正确的例子1,处理等价于

a,b = 1,2 #顺序参数

c,d,e = x #列表参数

print a,b,c,d,e

#正确的例子2,处理等价于

a = 1 #顺序参数

e = 2 #关键字参数

b,c,d = x #列表参数

#错误的例子,处理等价于

a = 1 #顺序参数

b = 2 #关键字参数

b,c,d = x

#列表参数

#这里由于b多次赋值导致异常,可见只有顺序参数和列表参数存在罗辑先后关系

函数声明区别

理解了函数调用中不同类型参数得区别之后,再来理解函数声明中不同参数得区别就简单很多了.

1. 函数声明中的参数类型说明

函数声明只有3种类型, arg, *arg , **arg 他们得作用和函数调用刚好相反.

调用时*tuple_grp_nonkw_args将列表转换为顺序参数,而声明中的*arg的作用是将顺序赋值(positional_args)转换为列表.

调用时**dict_grp_kw_args将字典转换为关键字参数,而声明中**arg则反过来将关键字参数(keyword_args)转换为字典.

特别提醒：*arg

和 **arg可以为空值.

以下举例说明上述规则:

复制代码

代码如下:

#arg, *arg和**arg作用举例

def

test2(a,*b,**c):

print a,b,c

#

#*arg 和

**arg可以不传递参数

test2(1)

1 () {}

#arg必须传递参数

test2()

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1,

in module

TypeError: test2() takes at least 1 argument (0 given)

#

#*arg将顺positional_args转换为列表

test2(1,2,[1,2],{'a':1,'b':2})

1 (2, [1, 2], {'a': 1, 'b': 2})

{}

#该处理等价于

a = 1 #arg参数处理

b = 2,[1,2],{'a':1,'b':2} #*arg参数处理

c =

dict() #**arg参数处理

print a,b,c

#

#**arg将keyword_args转换为字典

test2(1,2,3,d={1:2,3:4}, c=12, b=1)

1 (2, 3) {'c': 12, 'b': 1, 'd': {1: 2, 3:

4}}

#该处理等价于

a = 1 #arg参数处理

b= 2,3 #*arg参数处理

#**arg参数处理

c =

dict()

c['d'] = {1:2, 3:4}

c['c'] = 12

c['b'] = 1

print

a,b,c

2. 处理顺序问题

函数总是先处理arg类型参数,再处理*arg和**arg类型的参数.

因为*arg和**arg针对的调用参数类型不同,所以不需要考虑他们得顺序.

复制代码

代码如下:

def test2(a,*b,**c):

print

a,b,c

test2(1, b=[1,2,3], c={1:2, 3:4},a=1)

Traceback (most

recent call last):

File "stdin", line 1, in

module

TypeError: test2() got multiple values for keyword argument

'a'

#这里会报错得原因是,总是先处理arg类型得参数

#该函数调用等价于

#处理arg类型参数:

a = 1

a = 1

#多次赋值,导致异常

#处理其他类型参数

...

print a,b,c

def foo(x,y):

... def bar():

... print

x,y

... return bar

...

#查看func_closure的引用信息

a =

[1,2]

b = foo(a,0)

b.func_closure[0].cell_contents

[1, 2]

b.func_closure[1].cell_contents

b()

[1, 2] 0

#可变对象仍然能被修改

a.append(3)

b.func_closure[0].cell_contents

[1, 2, 3]

b()

[1, 2, 3] 0