python函数参数调用 python函数 参数

python 如何在一个函数里通过传参数调用其他函数

Python中函数参数的传递是通过“赋值”来传递的。但这条规则只回答了函数参数传递的“战略问题”python函数参数调用，并没有回答“战术问题”，也就说没有回答怎么赋值的问题。函数参数的使用可以分为两个方面，一是函数参数如何定义，二是函数在调用时的参数如何解析的。而后者又是由前者决定的。函数参数的定义有四种形式python函数参数调用：

1. F(arg1,arg2,...)

2. F(arg2=value,arg3=value...)

3. F(*arg1)

4. F(**arg1)

第1 种方式是最“传统”的方式：一个函数可以定义不限个数参数，参数（形式参数）放在跟在函数名后面的小括号中，各个参数之间以逗号隔开。用这种方式定义的函数在调用的时候也必须在函数名后的小括号中提供相等个数的值（实际参数），不能多也不能少，而且顺序还必须相同。也就是说形参和实参的个数必须一致，而且想给形参1的值必须是实参中的第一位，形参与实参之间是一一对应的关系，即“形参1=实参1 形参2=实参2...”。很明显这是一种非常不灵活的形式。比如："def addOn(x,y): return x + y"，这里定义的函数addOn，可以用addOn(1,2)的形式调用，意味着形参x将取值1,主将取值2。addOn(1,2,3)和addOn (1)都是错误的形式。

第2种方式比第1种方式，在定义的时候已经给各个形参定义了默认值。因此，在调用这种函数时，如果没有给对应的形式参数传递实参，那么这个形参就将使用默认值。比如：“def addOn(x=3,y=5): return x + y”，那么addOn(6,5)的调用形式表示形参x取值6，y取值5。此外，addOn(7)这个形式也是可以的，表示形参x取值7，y取默认值5。这时候会出现一个问题，如果想让x取默认值，用实参给y赋值怎么办？前面两种调用形式明显就不行了，这时就要用到Python中函数调用方法的另一大绝招 ──关健字赋值法。可以用addOn(y=6)，这时表示x取默认值3，而y取值6。这种方式通过指定形式参数可以实现可以对形式参数进行“精确攻击”，一个副带的功能是可以不必遵守形式参数的前后顺序，比如：addOn(y=4,x=6)，这也是可以的。这种通过形式参数进行定点赋值的方式对于用第1种方式定义的函数也是适用的。

上面两种方式定义的形式参数的个数都是固定的，比如定义函数的时候如果定义了5个形参，那么在调用的时候最多也只能给它传递5个实参。但是在实际编程中并不能总是确定一个函数会有多少个参数。第3种方式就是用来应对这种情况的。它以一个*加上形参名的方式表示，这个函数实际参数是不一定的，可以是零个，也可以是N个。不管是多少个，在函数内部都被存放在以形参名为标识符的tuple中。比如：

对这个函数的调用addOn() addOn(2) addOn(3,4,5,6)等等都是可以的。

与第3种方式类似，形参名前面加了两个*表示，参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中。这时候调用函数必须采用key1=value1、key2=value2...的形式。比如：

1. def addOn(**arg):

2. sum = 0

3. if len(arg) == 0: return 0

4. else:

5. for x in arg.itervalues():

6. sum += x

7. return sum

那么对这个函数的调用可以用addOn()或诸如addOn(x=4,y=5,k=6)等的方式调用。

上面说了四种函数形式定义的方式以及他们的调用方式，是分开说的，其实这四种方式可以组合在一起形成复杂多样的形参定义形式。在定义或调用这种函数时，要遵循以下规则：

1. arg=value必须在arg后

2. *arg必须在arg=value后

3. **arg必须在*arg后

在函数调用过程中，形参赋值的过程是这样的：

首先按顺序把“arg”这种形式的实参给对应的形参

第二，把“arg=value”这种形式的实参赋值给形式

第三，把多出来的“arg”这种形式的实参组成一个tuple给带一个星号的形参

第四，把多出来的“key=value”这种形式的实参转为一个dictionary给带两个星号的形参。

例子：

1. def test(x,y=5,*a,**b):

2. print x,y,a,b

就这么一个简单函数，来看看下面对这个函数调用会产生什么结果：

test(1) === 1 5 () {}

test(1,2) === 1 2 () {}

test(1,2,3) === 1 2 (3,) {}

test(1,2,3,4) === 1 2 (3,4)

test(x=1) === 1 5 () {}

test(x=1,y=1) === 1 1 () {}

test(x=1,y=1,a=1) === 1 1 () {'a':1}

test(x=1,y=1,a=1,b=1) === 1 1 () {'a':1,'b':1}

test(1,y=1) === 1 1 () {}

test(1,2,y=1) === 出错，说y给赋了多个值

test(1,2,3,4,a=1) === 1 2 (3,4) {'a':1}

test(1,2,3,4,k=1,t=2,o=3) === 1 2 (3,4) {'k':1,'t':2,'o':3}

相关问答

Q1: python函数调用的特点

Python函数调用python函数参数调用的特点是。函数python函数参数调用的多变性。在python中python函数参数调用，参数通过赋值传递给python函数参数调用了函数（也就是说，就像python函数参数调用我们所学过的，使用对象引用），在python中，调用者以及函数通过引用共享对象，但是改变传递的可变对象可以改变调用者共享的那个对象。

Q2: Python 的函数是怎么传递参数的

对象vs变量

在python中，类型属于对象，变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。所以，希望大家在看到一个python变量的时候，把变量和真正的内存对象分开。

类型是属于对象的，而不是变量。

这样，很多问题就容易思考了。

例如：

对象vs变量

12

nfoo = 1 #一个指向int数据类型的nfoo（再次提醒，nfoo没有类型）lstFoo = [1] #一个指向list类型的lstFoo，这个list中包含一个整数1

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

对应于上一个概念，就必须引出另了另一概念，这就是可更改（mutable）对象与不可更改（immutable）对象。

对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实，在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。那么，这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢？

可更改vs不可更改

12345

nfoo = 1nfoo = 2lstFoo = [1]lstFoo[0] = 2

代码第2行中，内存中原始的1对象因为不能改变，于是被“抛弃”，另nfoo指向一个新的int对象，其值为2

代码第5行中，更改list中第一个元素的值，因为list是可改变的，所以，第一个元素变更为2。其实应该说，lstFoo指向一个包含一个对象的数组。赋值所发生的事情，是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素，但是对于lstFoo本身来说，所指向的数组对象并没有变化，只是数组对象的内容发生变化了。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。

如下图所示：

Python的函数参数传递：传值？引用？

对于变量（与对象相对的概念），其实，python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作，用C++的方式理解，就是对void*赋值。如果这个变量的值不变，我们看似就是引用，如果这个变量的值改变，我们看着像是在赋值。有点晕是吧，我们仍旧据个例子。

不可变对象参数调用

12345

def ChangeInt( a ): a = 10nfoo = 2 ChangeInt(nfoo)print nfoo #结果是2

这时发生了什么，有一个int对象2，和指向它的变量nfoo，当传递给ChangeInt的时候，按照传值的方式，复制了变量nfoo的值，这样，a就是nfoo指向同一个Int对象了，函数中a=10的时候，发生什么？（还记得我上面讲到的那些概念么），int是不能更改的对象，于是，做了一个新的int对象，另a指向它（但是此时，被变量nfoo指向的对象，没有发生变化），于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值，看起来像C++中的传值方式。

可变对象参数调用

12345

def ChangeList( a ): a[0] = 10lstFoo = [2]ChangeList(lstFoo )print nfoo #结果是[10]

当传递给ChangeList的时候，变量仍旧按照“传值”的方式，复制了变量lstFoo 的值，于是a和lstFoo 指向同一个对象，但是，list是可以改变的对象，对a[0]的操作，就是对lstFoo指向的对象的内容的操作，于是，这时的a[0] = 10，就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素，所以，再次输出lstFoo 时，显示[10]，内容被改变了，看起来，像C++中的按引用传递。

Q3: Python中定义函数默认参数值的使用注意事项？

4.7.1. 默认参数值

最常用的一种形式是为一个或多个参数指定默认值。这会创建一个可以使用比定义是允许的参数更少的参数调用的函数，例如:

def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):

while True:

ok = input(prompt)

if ok in ('y', 'ye', 'yes'):

return True

if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):

return False

retries = retries - 1

if retries 0:

raise OSError('uncooperative user')

print(complaint)

这个函数可以通过几种不同的方式调用:

只给出必要的参数:

ask_ok('Do you really want to quit?')

给出一个可选的参数:

ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)

或者给出所有的参数:

ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')

这个例子还介绍了 in 关键字。它测定序列中是否包含某个确定的值。

默认值在函数 定义 作用域被解析，如下所示:

i = 5

def f(arg=i):

print(arg)

i = 6

f()

将会输出 5。

重要警告: 默认值只被赋值一次。这使得当默认值是可变对象时会有所不同，比如列表、字典或者大多数类的实例。例如，下面的函数在后续调用过程中会累积（前面）传给它的参数:

def f(a, L=[]):

L.append(a)

return L

print(f(1))

print(f(2))

print(f(3))

这将输出:

[1]

[1, 2]

[1, 2, 3]

如果你不想让默认值在后续调用中累积，你可以像下面一样定义函数:

def f(a, L=None):

if L is None:

L = []

L.append(a)

return L

Q4: Python 的函数是怎么传递参数的？

首先你要明白，Python的函数传递方式是赋值，而赋值是通过建立变量与对象的关联实现的。

对于你的代码：

执行 d = 2时，你在__main__里创建了d，并让它指向2这个整型对象。

执行函数add(d)过程中：

d被传递给add()函数后，在函数内部，num也指向了__main__中的2

但执行num = num + 10之后，新建了对象12，并让num指向了这个新对象——12。

如果你明白函数中的局部变量与__main__中变量的区别，那么很显然，在__main__中，d仍在指着2这个对象，它没有改变。因此，你打印d时得到了2。

如果你想让输出为12，最简洁的办法是：

在函数add()里增加return num

调用函数时使用d = add(d)

代码如下：

def add(num):

num += 10

return num

d = 2

d = add(d)

print d

Q5: Python函数的定义(构造)和调用

这里来给大家演示一下，函数的定义或构造，并调用函数来实现封装后的效果。

首先我们来看看想实现下面的这个效果，如果不使用函数应该怎么实现。

以上两种返回结果都是1-9这几个数字。

以上两种方法，第一种代码重复率太高，代码美观效果太差，虽然能实现效果，但是因为数量比较少，还能手工打出来这几行代码，如果是打印1-100000就很难实现了。这时候for循环还是可以实现的，但是for循环只能实现类似的数字和变量循环，无法进行复杂的功能开发。鉴于此，函数这个概念就被python引入了，下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的，还是两种方法。

这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了，这种类型的语法，不仅可以反复使用，而且封装后的代码更美观。

python函数参数调用的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python函数 参数、python函数参数调用的信息别忘了在本站进行查找喔。