python将函数参数 python函数的5种参数详解

Python函数的参数类型

Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数，本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。

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必选参数（Required arguments）是必须输入的参数，比如下面的代码，必须输入2个参数，否则就会报错：

其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数，比如可以通过如下方式调用：

执行结果：

可选参数（Optional arguments）可以不用传入函数，有一个默认值，如果没有传入会使用默认值，不会报错。

位置参数（positional arguments）根据其在函数定义中的位置调用，下面是pow()函数的帮助信息:

x，y，z三个参数的的顺序是固定的，并且不能使用关键字：

输出：

在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ，这是python内置函数的语法定义，Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数：

星号前面的参数为位置参数或者关键字参数，星号后面是强制关键字参数，具体介绍见强制关键字参数。

python3.8版本引入了强制位置参数（Positional-Only Parameters），也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了，可以写成如下形式：

来看下面的例子：

python3.8运行：

不能使用关键字参数形式赋值了。

可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的，可以是0-n个，使用星号（ * ）将输入参数自动组装为一个元组（tuple）：

执行结果：

关键字参数（keyword argument）允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中，使用双星号（ ** ），在函数内部自动组装为一个字典。

执行结果：

上面介绍的参数可以混合使用：

结果：

注意：由于传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。

强制关键字参数（Keyword-Only Arguments）是python3引入的特性，可参考：。 使用一个星号隔开：

在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数，必须以指定参数名的方式传参，如果强制关键字参数没有设置默认参数，调用函数时必须传参。

执行结果：

也可以在可变参数后面命名关键字参数，这样就不需要星号分隔符了：

执行结果：

在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 （pass by object reference），在编写函数的时候需要特别注意。

先来看个例子：

执行结果：

l1 和 l2指向相同的地址，由于列表可变，l1改变时，l2也跟着变了。

接着看下面的例子：

结果：

l1没有变化！为什么不是[1, 2, 3, 4]呢？

l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表，并让 l 指向这个新的对象，l1没有进行任何操作，因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值，需要加一个返回值：

结果：

下面的代码执行结果又是什么呢？

执行结果：

和第一个例子一样，l1 和 l2指向相同的地址，所以会一起改变。这个问题怎么解决呢？

可以使用下面的方式：

也可以使用浅拷贝或者深度拷贝，具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。

本文主要介绍了python函数的几种参数类型：必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数，注意他们不是完全独立的，比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数，位置参数可以是必选参数或者可选参数。

另外，python中的参数传递属于对象的 引用传递 ，在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意，如有必要，使用python的拷贝方法。

参考文档：

--THE END--

Python的函数参数总结

import math

a = abs

print(a(-1))

n1 = 255

print(str(hex(n1)))

def my_abs(x):

# 增加了参数的检查

if not isinstance(x, (int, float)):

raise TypeError('bad operand type')

if x = 0:

return x

else:

return -x

print(my_abs(-3))

def nop():

pass

if n1 = 255:

pass

def move(x, y, step, angle=0):

nx = x + step * math.cos(angle)

ny = y - step * math.sin(angle)

return nx, ny

x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(x, y)

tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(tup)

print(isinstance(tup, tuple))

def quadratic(a, b, c):

k = b * b - 4 * a * c

# print(k)

# print(math.sqrt(k))

if k 0:

print('This is no result!')

return None

elif k == 0:

x1 = -(b / 2 * a)

x2 = x1

return x1, x2

else:

x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)

x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)

return x1, x2

print(quadratic(2, 3, 1))

def power(x, n=2):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x

return s

print(power(2))

print(power(2, 3))

def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

print('age:', age)

print('city:', city)

enroll('elder', 'F')

enroll('android', 'B', 9)

enroll('pythone', '6', city='AnShan')

def add_end(L=[]):

L.append('end')

return L

print(add_end())

print(add_end())

print(add_end())

def add_end_none(L=None):

if L is None:

L = []

L.append('END')

return L

print(add_end_none())

print(add_end_none())

print(add_end_none())

def calc(*nums):

sum = 0

for n in nums:

sum = sum + n * n

return sum

print(calc(1, 2, 3))

print(calc())

l = [1, 2, 3, 4]

print(calc(*l))

def foo(x, y):

print('x is %s' % x)

print('y is %s' % y)

foo(1, 2)

foo(y=1, x=2)

def person(name, age, **kv):

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)

person('Elder', '8')

person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

person('Jack', 24, **extra)

def person2(name, age, *, city, job):

print(name, age, city, job)

person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')

def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):

print(name, age, other, city, job)

person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)

person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')

def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):

print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)

test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')

args = (1, 2, 3, 4)

kw = {'d': 99, 'x': '#'}

test2(*args, **kw)

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-函数参数默认值的一些问题

1.在定义有默认参数的函数时，需要注意以下： 必传参数必须在前面，默认参数在后；

备注：python为了简化函数的调用，提供了默认参数机制，这样在调用函数时，就可以省略最后一个参数不写；设置何种参数为默认参数？一般来说，将参数值变化小的设置为默认参数。

2. 若参数为列表，且有默认值

2.1若调用方法时传该参数，则没有问题

2.2 若调用方法时不传该参数，则有问题 ，问题是：每次调用该方法时，该参数不是创建方法时的默认值，而是多次调用被修改后的列表。

python函数调用的参数传递

python的函数参数传递是"引用传递（地址传递）"。

python中赋值语句的过程（x = 1）：先申请一段内存分配给一个整型对象来存储数据1，然后让变量x去指向这个对象，实际上就是指向这段内存（这里有点和C语言中的指针类似）。

在Python中，会为每个层次生成一个符号表，里层能调用外层中的变量，而外层不能调用里层中的变量，并且当外层和里层有同名变量时，外层变量会被里层变量屏蔽掉。函数  调用  会为函数局部变量生成一个新的符号表。

局部变量：作用于该函数内部，一旦函数执行完成，该变量就被回收。

全局变量：它是在函数外部定义的，作用域是整个文件。全局变量可以直接在函数里面应用，但是如果要在函数内部改变全局变量，必须使用global关键字进行声明。

注意 ：默认值在函数  定义  作用域被解析

在定义函数时，就已经执行力它的局部变量

python中不可变类型是共享内存地址的：把相同的两个不可变类型数据赋给两个不同变量a，b，a，b在内存中的地址是一样的。

Python的函数和参数

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

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