Python学习——函数,2024年最新手持4个大厂offer的我

简介: Python学习——函数,2024年最新手持4个大厂offer的我

正文

1. >>> def add ( x = 1 , y , z ): # x 是默认参数,必须放在所有必选参数的后面

2. … return x + y + z

3. …

4. File “” , line 1

5. SyntaxError : non - default argument follows default argument

6. >>>

7. >>> def add ( x , y = 1 , z ): # y 是默认参数,必须放在所有必选参数的后面

8. … return x + y + z

9. …

10. File “” , line 1

11. SyntaxError : non - default argument follows default argument

再来看看为什么默认参数应该使用不可变对象

我们看一个例子:

1. >>> def add_to_list ( L =[]):

2. … L . append ( ‘END’ )

3. … return L

在上面的函数中,L 是一个默认参数,默认值是 [] ,表示空列表。

我们来看看使用:

1. >>> add_to_list ([ 1 , 2 , 3 ]) # 没啥问题

2. [ 1 , 2 , 3 , ‘END’ ]

3. >>> add_to_list ([ ‘a’ , ‘b’ , ‘c’ ]) # 没啥问题

4. [ ‘a’ , ‘b’ , ‘c’ , ‘END’ ]

5. >>> add_to_list () # 没有传递参数,使用默认值,也没啥问题

6. [ ‘END’ ]

7. >>> add_to_list () # 没有传递参数,使用默认值,竟出现两个 ‘END’

8. [ ‘END’ , ‘END’ ]

9. >>> add_to_list () # 糟糕了,三个 ‘END’

10. [ ‘END’ , ‘END’ , ‘END’ ]

为啥呢?我们在调用函数的时候没有传递参数,那么就默认使用 L=[] ,经过处理, L 应该只有一 个元素,怎么会出现调用函数两次,L 就有两个元素呢? 原来,L 指向了可变对象 [] ,当你调用函数时, L 的内容发生了改变,默认参数的内容也会跟着变,也就是,当你第一次调用时,L 的初始值是 [] ,当你第二次调用时, L 的初始值是 [‘END’] ,等等。

所以,为了避免不必要的错误,我们应该使用不可变对象作为函数的默认参数。

3.3 可变参数

在某些情况下,我们在定义函数的时候,无法预估函数应该制定多少个参数,这时我们就可以使用可变参数了,也就是, 函数的参数个数是不确定的

看看例子:

1. >>> def add (* numbers ):

2. … sum = 0

3. … for i in numbers :

4. … sum += i

5. … print ‘numbers:’ , numbers

6. … return sum

在上面的代码中, numbers 就是一个可变参数,参数前面有一个 * 号,表示是可变的。在函数内部,参数 numbers 接收到的是一个 tuple

在调用函数时,我们可以给该函数传递任意个参数,包括 0 个参数:

1. >>> add () # 传递 0 个参数

2. numbers : ()

3. 0

4. >>> add ( 1 ) # 传递 1 个参数

5. numbers : ( 1 ,)

6. 1

7. >>> add ( 1 , 2 ) # 传递 2 个参数

8. numbers : ( 1 , 2 )

9. 3

10. >>> add ( 1 , 2 , 3 ) # 传递 3 个参数

11. numbers : ( 1 , 2 , 3 )

12. 6

上面的 * 表示任意参数,实际上,它还有另外一个用法:用来给函数传递参数。

看看例子:

1. >>> def add ( x , y , z ): # 有 3 个必选参数

2. … return x + y + z

3. …

4. >>> a = [ 1 , 2 , 3 ]

5. >>> add ( a [ 0 ], a [ 1 ], a [ 2 ]) # 这样传递参数很累赘

6. 6

7. >>> add (* a ) # 使用 *a ,相当于上面的做法

8. 6

9. >>> b = ( 4 , 5 , 6 )

10. >>> add (* b ) # 对元组一样适用

11. 15

再看一个例子:

1. >>> def add (* numbers ): # 函数参数是可变参数

2. … sum = 0

3. … for i in numbers :

4. … sum += i

5. … return sum

6. …

7. >>> a = [ 1 , 2 ]

8. >>> add (* a ) # 使用 *a 给函数传递参数

9. 3

10. >>> a = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]

11. >>> add (* a )

12. 10

3.4 关键字参数

可变参数允许你将不定数量的参数传递给函数,而关键字参数则允许你将 不定长度的键值对 , 作为参数传递给一个函数。

让我们看看例子:

1. >>> def add (** kwargs ):

2. return kwargs

3. >>> add () # 没有参数, kwargs 为空字典

4. {}

5. >>> add ( x = 1 ) # x=1 => kwargs={‘x’: 1}

6. { ‘x’ : 1 }

7. >>> add ( x = 1 , y = 2 ) # x=1, y=2 => kwargs={‘y’: 2, ‘x’: 1}

8. { ‘y’ : 2 , ‘x’ : 1 }

在上面的代码中, kwargs 就是一个关键字参数,它前面有两个 * 号。 kwargs 可以接收不定长度的键值对,在函数内部,它会表示成一个 dict

和可变参数类似,我们也可以使用 **kwargs 的形式来调用函数,比如:

1. >>> def add ( x , y , z ):

2. … return x + y + z

3. …

4. >>> dict1 = { ‘z’ : 3 , ‘x’ : 1 , ‘y’ : 6 }

5. >>> add ( dict1 [ ‘x’ ], dict1 [ ‘y’ ], dict1 [ ‘z’ ]) # 这样传参很累赘

6. 10

7. >>> add (** dict1 ) # 使用 **dict1 来传参,等价于上面的做法

8. 10

再看一个例子:

1. >>> def sum (** kwargs ): # 函数参数是关键字参数

2. … sum = 0

3. … for k , v in kwargs . items ():

4. … sum += v

5. … return sum

6. >>> sum () # 没有参数

7. 0

8. >>> dict1 = { ‘x’ : 1 }

9. >>> sum (** dict1 ) # 相当于 sum(x=1)

10. 1

11. >>> dict2 = { ‘x’ : 2 , ‘y’ : 6 }

12. >>> sum (** dict2 ) # 相当于 sum(x=2, y=6)

13. 8

3.5 参数组合

在实际的使用中,我们经常会同时用到必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数或其中的某些。但是,需要注意的是,它们在使用的时候是有顺序的,依次是必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

比如,定义一个包含上述四种参数的函数:

1. >>> def func ( x , y , z = 0 , * args , ** kwargs ):

2. print ‘x =’ , x

3. print ‘y =’ , y

4. print ‘z =’ , z

5. print ‘args =’ , args

6. print ‘kwargs =’ , kwargs

在调用函数的时候, Python 会自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

让我们看看:

1. >>> func ( 1 , 2 ) # 至少提供两个参数,因为 x, y 是必选参数

2. x = 1

3. y = 2

4. z = 0

5. args = ()

6. kwargs = {}

7. >>> func ( 1 , 2 , 3 ) # x=1, y=2, z=3

8. x = 1

9. y = 2

10. z = 3

11. args = ()

12. kwargs = {}

13. >>> func ( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ) # x=1, y=2, z=3, args=(4, 5, 6), kwargs={}

14. x = 1

15. y = 2

16. z = 3

17. args = ( 4 , 5 , 6 )

18. kwargs = {}

19. >>> func ( 1 , 2 , 4 , u = 6 , v = 7 ) # args = (), kwargs = {‘u’: 6, ‘v’: 7}

20. x = 1

21. y = 2

22. z = 4

23. args = ()

24. kwargs = { ‘u’ : 6 , ‘v’ : 7 }

25. >>> func ( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , u = 6 , v = 7 ) # args = (4, 5), kwargs = {‘u’: 6, ‘v’: 7}

26. x = 1

27. y = 2

28. z = 3

29. args = ( 4 , 5 )

最后

不知道你们用的什么环境,我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器,没有软件,或者没有资料,没人解答问题,都可以免费领取(包括今天的代码),过几天我还会做个视频教程出来,有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于:

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划



相关文章
|
10天前
|
数据处理 索引 Python
【Python学习篇】Python实验小练习——文件操作(十一)
【Python学习篇】Python实验小练习——文件操作(十一)
23 1
|
10天前
|
存储 缓存 算法
【Python学习篇】Python实验小练习——循环结构(八)
【Python学习篇】Python实验小练习——循环结构(八)
11 1
|
1天前
|
缓存 监控 程序员
Python中的装饰器:优雅而强大的函数修饰工具
在Python编程中,装饰器是一种强大的工具,能够在不修改原函数代码的情况下,为函数添加新的功能或行为。本文将深入探讨Python中装饰器的使用方法和实际应用,帮助读者更好地理解和利用这一重要的编程概念。
|
1天前
|
程序员 测试技术 开发者
Python中的装饰器:优雅而强大的函数修饰工具
装饰器是Python中一种强大而优雅的工具,它可以在不修改原函数代码的情况下,对函数进行增强、扩展或者修改。本文将深入探讨Python中装饰器的基本概念、使用方法以及实际应用,帮助读者更好地理解和运用装饰器这一重要的编程技巧。
GitHub爆赞!终于有大佬把《Python学习手册》学习笔记分享出来了
这份笔记的目标是为了给出一份比较精炼,但是又要浅显易懂的Python教程。《Python学习手册》中文第四版虽然比较简单,但是措辞比较罗嗦,而且一个语法点往往散落在多个章节,不方便读者总结。 我在做笔记时,将一个知识点的内容都统筹在一个章节里面,因此提炼性大大提高。而且还有《Python学习手册》中文第四版的翻译在某些章节(可能难度较大?)措辞可能前后矛盾。当知识点提炼之后就能够很快的找到一些难以理解的概念的上下文,方便吃透这些难点。
|
3天前
|
Python
Python高质量函数编写指南
Python高质量函数编写指南
25 11
|
3天前
|
索引 Python 安全
【Python内功心法】:深挖内置函数,释放语言潜能
【Python内功心法】:深挖内置函数,释放语言潜能
|
3天前
|
开发者 Python
Python零基础入门-4 使用函数减少重复操作
Python零基础入门-4 使用函数减少重复操作
|
4天前
|
C语言 Python
Python基础教程(第3版)中文版 第6章 函数(笔记)
Python基础教程(第3版)中文版 第6章 函数(笔记)
|
8天前
|
Java 开发者 Python
Java开发者的Python快速进修指南:函数基础
【6月更文挑战第5天】本文探讨了Python函数与Java方法的区别。Python函数使用`def`关键字声明,无需修饰符,参数支持默认值和可变参数,可通过关键字指定顺序。Java则无默认参数,且需按顺序传递。Python函数可返回多个值,而Java需封装为对象。文中还介绍了Python的可变参数(*numbers)、关键字参数(**info)及内置函数如`range`、`zip`、`all`和`any`的用法。