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:
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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。
parameter 是函数定义的参数形式
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
参数可以是任意类型。
比如可以是列表。
-------------------------------
library=['python精通','MySQL','数据分析','人工智能']
#形参
def add_book(bookname):
library.append(bookname)
print('图书添加成功!')
pass
def show_book(books):
for book in books:
print(book)
pass
pass
#调用函数
add_book('新概念英语')
show_book(library)
------------------------------
#输出列表中所有大于50的数
list1=[23,45,77,88,58,10]
def get_list(list_1):
new_list=[ ]
for e in list_1:
if e=50:
new_list.append(e)
pass
pass
print(new_list)
pass
#调用函数
get_list(list1) #[77,88,58]
------------------------------
#删除列表中小于50的数
def remove_from_list(list_1):
n=0
while nlen(list_1): p="" /len(list_1):
if list_1[n]50:
list_1.remove(list_1[n])
pass
else:
n+=1
pass
pass
print(list_1)
pass
#调用函数
remove_from_list(list1) #[77,88,58]
上一期我们学习参数传递怎么传递,也了解了参数的几种类型。
首先,我们再来回顾一下,形参和实参:
形参是在定义函数时定义的,放在函数名后面的圆括号里,可为空
实参是调用函数时为形参传入具体的参数值
简单总结一下,谁调用函数,谁就负责传入参数。
好呐,本期我们来详细学习函数几种参数类型,大纲如下:
python函数的参数名是无意义的,Python允许在调用函数时通过通过名字来传入参数值。
位置参数:按照形参位置传入的参数
调用函数时,实参默认按位置顺序传递的。同时实参个数也要和形参匹配
举一个小栗子
如果实参的个数与形参不匹配时,调用函数运行就会报错
Python中,形参与调用函数紧密联系在一起的。
关键字参数:调用函数时,使形参名称来传递参数,形式为“形参名=实参”
关键字参数,又叫命名参数,传递时无需考虑参数位置和顺序
举一个小栗子
默认参数:定义函数时,我们可以为形参提前设置具体的值。
在定义函数时,默认参数要放到位置等其他参数后面
在调用函数时,默认参数是可选的。如果传入新值,则会覆盖默认值
举一个小栗子
注意,默认值不能位于位置参数前面,否则程序会报错误
不定长参数又名可变参数。
不定长参数指的是可变数量的参数,分两种情况:
如果不定长参数后面,可以新增参数吗?
我们通过例子来看,会发生什么?
运行上面的程序,Python解释器会报错
原因是,形参a已经是不定长参数,我们调用的test(2,3,4)传入的三个实参,系统自动把它们属于形参a的值,形参b 和形参c就等于没有值传入,这时候系统就认为,调用函数的对象,参数没有传够。
为了解决这一报错,python引入了 强制命名参数
规定,调用不定参数后面有跟位置参数的函数时,传入给位置参数时,必须要强制命名参进行传参。
逆向参数收集针对的对象传入函数的实参
调用函数时,如果实参是元组,列表或者字典,通过在实参前面加入星号,可以自动把元素进行隔开,然后再转入给函数进行处理
举一个小栗子
本期,我们详细学习了参数几种类型,为后面我们学习函数,打好基础。
实践是检验真理的过程,大家多动手练习练习,会有不一样的奇妙旅程~
好呐,以上是本期内容,欢迎大佬们评论区指正~
一、函数的定义
函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,想要执行这个函数,只需要调用函数名即可
特性:
减少重复代码
使程序变得可扩展
使程序变得易维护
二、函数的参数
2.1、形参和实参数
形参,调用时才会存在的值
实惨,实际存在的值
2.2、默认参数
定义:当不输入参数值会有一个默认的值,默认参数要放到最后
2.3、 关键参数
定义: 正常情况下,给函数传参数要安装顺序,不想按顺序可以用关键参数,只需要指定参数名即可,(指定了参数名的就叫关键参数),但是要求是关键参数必须放在位置参数(以位置顺序确定对应的参数)之后
2.4、非固定参数
定义: 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数,就可以使用非固定参数
# 通过元组形式传递
# 通过列表形式传递
# 字典形式(通过k,value的方式传递)
# 通过变量的方式传递
三、函数的返回值
作用:
返回函数执行结果,如果没有设置,默认返回None
终止函数运行,函数遇到return终止函数
四、变量的作用域
全局变量和局部变量
在函数中定义的变量叫局部变量,在程序中一开始定义的变量叫全局变量
全局变量作用域整个程序,局部变量作用域是定义该变量的函数
当全局变量与局部变量同名是,在定义局部变量的函数内,局部变量起作用,其他地方全局变量起作用
同级的局部变量不能互相调用
想要函数里边的变量设置成全局变量,可用global进行设置
五、特殊函数
5.1、嵌套函数
定义: 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数
提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用,意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用,依次内推
匿名函数
基于Lambda定义的函数格式为: lambda 参数:函数体
参数,支持任意参数。
匿名函数适用于简单的业务处理,可以快速并简单的创建函数。
# 与三元运算结合
5.3、高阶函数
定义:变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件,即是高阶函数
接收一个或多个函数作为输入
return返回另一个函数
5.4、递归函数
定义:一个函数可以调用其他函数,如果一个函数调用自己本身,这个函数就称为递归函数
在默认情况下Python最多能递归1000次,(这样设计师是为了防止被内存被撑死)可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改
递归实现过程是先一层一层的进,然后在一层一层的出来
必须有一个明确的条件结束,要不然就是一个死循环了
每次进入更深层次,问题规模都应该有所减少
递归执行效率不高,递归层次过多会导致站溢出
# 计算4的阶乘 4x3x2x1
# 打印数字从1-100
5.5、闭包现象
定义:内层函数调用外层函数的变量,并且内存函数被返回到外边去了
闭包的意义:返回的函数对象,不仅仅是一个函数对象,在该函数外还包裹了一层作用域,这使得,该函数无论在何处调用,优先使用自己外层包裹的作用域
没看明白你的意思。是想改变变量name吗?什么叫输入x,输出x,那不等于什么都没干么。说详细点。如果是想改变name变量:
x='abc'
def change():
global x
x='def'