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python函数间的传参 python调用函数传参

python 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种:

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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函数的传参方式有索引参数吗

b.传参方式

i:位置传参

就是在不知名传参参数名的情况下直接利用参数的索引来进行传参,如上个栗子

ii:关键字传参

与位置传参相对,直接利用参数名进行传参,如下:

Python 的函数是怎么传递参数的

Python 的函数传递参数:

Python 传参数可以理解为 C 的 const 指针(your_type* const your_variable),它所指向的对象可以被修改产生副作用,但变量本身不能修改指向其他对象。这个和 C++ 的 reference 差不多。

所以如果一定要产生 C 的修改指针指向其他对象的效果,用 list、dict 或其他自定义的 mutable 对象包装是一个办法,但我认为这样是一种不良实践。在 C 语言中用参数输出结果有非常多的理由:

C 语言没有 tuple,不能返回多值,除非声明一个 struct 类型。这种情况下划分 in 参数和 out 参数成为一种惯例

C 语言没有异常机制,返回值一般要保留给 errno

但这些情况在 Python 中都是不存在的


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