python函数支持类型,python常用类型

Python参数类型

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~

相关问答

Q1: 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。

Q2: python是一种什么类型的编程语言

Python（英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的LISP。

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。

相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。

与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态类型编程语言一样，Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。

Python 解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行。Python的其中一个解释器CPython是用C语言编写的、是一个由社群驱动的自由软件，当前由Python软件基金会管理。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式编程只提供了有限的支持。有两个标准库（functools, itertools）提供了与Haskell和Standard ML中类似的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。

Python的支持者较喜欢称它为一种高端动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shell script、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩展的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩展模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，有很多人把Python作为一种“胶水语言”使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google应用服务引擎使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelp）说：“这很难讲，不过，2004年，Python已在Google内部使用，Google召募许多Python高手，但在这之前就已决定使用Python。他们的目的是尽量使用Python，在不得已时改用C++；在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用Python。”

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”，也因此它和拥有明显个人风格的其他语言很不一样。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法。这些准则被称为“Python格言”。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python是一种什么类型的编程语言的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

Q3: python中的函数和类的区别

类，class，用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。

函数，是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

python语言中类和函数的区别是什么?

1、规则不同

类是一种引用数据类型，类似于byte、short、int(char)、long、float、double等基本数据类型;

函数必须声明后才可以被调用，调用格式为：函数名(实参)调用时函数名后的小括号中的实参必须和声明函数时的函数括号中的形参个数相同。

2、主体不同

类是面向对象程序设计实现信息封装的基础;

函数是指一段在一起的、可以做某一件事的子程序。

3、特点不同

类是一种用户定义的引用数据类型，也称类类型，每个类包含数据说明和一组操作数据或者传递消息的函数，类的实例称为对象;

函数分为全局函数、全局静态函数，在类中还可以定义构造函数、析构函数、拷贝构造函数、成员函数、友元函数、运算符重载函数、内联函数等。

Q4: 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

Q5: 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。

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：

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