python中函数形参 python函数形参 枚举

python实参和形参的区别

形参设置可以为数字字符串变量、元组和字典等任意类型数据，元组形参是在变量名前加*，字典形参是在变量名前加**

例如：fun(var),fun(*tuple),fun(*list),fun(**dict)

实参接受也可以是任意类型数据，当接收数据为元组列表或者字典时，同样是在数据变量前加*和**

例如：fun(x),fun(*seq),fun(*list),fun(**stu_info)

可以使用元组形参和字典形参接收冗余或意外数据

例如：fun(var,*t_args,**dic_args)

但传参时，数字和字符串形参必须传值，元组和字典形参可不传，原因为元组和字典数据可以是空元组或空字典，此特性正好适应处理冗余数据

形参参数名若和生产数据中字典键名相同加大大提高编程效率和生产效率

例如：有字典dic={'name':'csdn','age':10,'top':1} ，有函数fun(name='name',age=0,top=0)，则函数可以方便的获取字典数据fun(**dic)

相关问答

Q1: python 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种：

1.位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数，位置参数也可以叫做必要参数，函数调用时必须要传的参数。

当参数满足函数必要参数传参的条件，函数能够正常执行：

add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应，且少一个参数都不可以

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了一个参数时，程序会抛出异常

add(1)

当我们运行上面的程序,输出：

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了三个参数时，程序会抛出异常

add(1,2,3)

当我们运行上面的程序,输出

2.关键字参数：用于函数调用，通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。

add(1,2) # 这种方式传参，必须按顺序传参：x对应1，y对应:2

add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数（可以不按顺序）

正确的调用方式

add(x=1, y=2)

add(y=2, x=1)

add(1, y=2)

以上调用方式都是允许的，能够正常执行

错误的调用方式

add(x=1, 2)

add(y=2, 1)

以上调用都会抛出SyntaxError 异常

上面例子可以看出：有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的

3.默认参数：用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值，所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用，有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上

默认参数的函数定义

上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式，第二个是错误的，因为位置参数在前，默认参数在后

def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常

默认参数的函数调用

注意：定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象，容易掉坑

不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，int,string,float,tuple

可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变，dict,list

这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度，后续会写相关的专题文章讲解

举一个简单示例

4.可变参数区别:定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数

可变参数主要有两类：

*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*，args只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

**kwargs：(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数，,将被分配给一个字典，参数名前带**，kwargs只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

*args 的用法

args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数

语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词，args相当于一个变量名，可以自己定义的

在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。

还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加（*） 号

理解* * kwargs

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注

Q2: 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~

Q3: python中调用函数的过程中形参和实参的命名必须不一样对吗

python中调用函数的过程中形参和实参的命名必须不一样。变量名和函数名不能相同，否则会进行替代因为python是不声明类型的，不该出现重复的名字看很多人点赞我就更新一波，以免误导：其实python也是支持相同函数名的，只是不是高级编程是几乎用不到的，具体实现是靠自带的装饰器functools.singledispatch实现的单分派的设计模式。

Q4: python中怎么设定函数形参的类型

#Python

2.5

#这个可以用修饰器来完成

#但是一般不会限制参数类型

#给你个思路:

def

argfilter(*types):

def

deco(func):

#这是修饰器

def

newfunc(*args):

#新的函数

if

len(types)==len(args):

correct

=

True

for

i

in

range(len(args)):

if

not

isinstance(args[i],

types[i]):

#判断类型

correct

=

False

if

correct:

return

func(*args)

#返回原函数值

else:

raise

TypeError

else:

raise

TypeError

return

newfunc

#由修饰器返回新的函数

return

deco

#返回作为修饰器的函数

@argfilter(int,

str)

#指定参数类型

def

func(i,

s):

#定义被修饰的函数

print

i,

s

#之后你想限制类型的话,

就这样:

#@argfilter(第一个参数的类名,

第二个参数的类名,

...,

第N个参数的类名)

#def

yourfunc(第一个参数,

第一个参数,

...,

第N个参数):

#

...

#

#相当于:

#def

yourfunc(第一个参数,

第一个参数,

...,

第N个参数):

#

...

#yourfunc

=

argfilter(第一个参数的类名,

第二个参数的类名,

...,

第N个参数的类名)(yourfunc)

关于python中函数形参和python函数形参 枚举的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。