python函数中参数 python函数参数默认值

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 函数参数 是什么意思

Python 函数定义以及参数传递

1.函数定义

#形如def func(args...):

doSomething123

以关键字def 开头python函数中参数，后面是函数名和参数下面是函数处理过程。

举例：

def add( a, b ):

return a+b12

参数可以设定默认值，如：

def add( a, b=10 ): #注意：默认值参数只会运算一次

return a+b12

默认值参数只会运算一次是什么意思python函数中参数？

def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表，每次不带默认值都会指向这块内存

b.append(a) return b

print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ，默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ，默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''

结果：

[1]

[1, 2]

[3]

[1, 2, 4]

'''12345678910111213141516

这下明白为什么默认参数只计算一次了吧，函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间，就是第一次计算的空间。

2.参数传递

def func(a, b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12

在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的

func(10,20) #不使用参数名，需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果：a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567

如果函数定义形式如下方式：

def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组

print(args,type(args))

func(10,20)#结果：#(10, 20) class 'tuple'1234567

举一个和上述过程相反的例子：

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

a = (10, 20)

func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果：a=10, b=20123456

总结：*号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成元组，如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。

另一种定义：

def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict

print(kw, type(kw) )

func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值，使用key=value这种形式#结果：{'b': 20, 'a': 10} class 'dict'12345

相反的例子：

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

d = {'a':10, 'b':20 }

func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345

def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数

print(args,kw )12

总结：**号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成字典，如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。

lambda表达式

lambda表达式就是一种简单的函数

形如 f = lambda 参数1，参数2： 返回的计算值

例如：

add = lambda x,y: x+y

print(add(1,2))'''

结果：3

'''12345

Q2: 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python函数中参数了参数python函数中参数的检查

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)

Q3: Python中enumerate()函数的参数有哪些呢？

在 Python 中，enumerate() 函数是一个内置函数，用于将一个可迭代对象转换为一个枚举对象，其中每个元素都由一个索引和一个对应的值组成。enumerate() 函数有两个可选参数：

enumerate(iterable, start=0)：

其中 iterable 表示要枚举的可迭代对象，而 start 表示索引的起始值，缺省值为 0。

例如，以下代码将一个列表转换为一个枚举对象，并输出每个元素的索引和值：

请点击输入图片描述

输出结果如下：

在上面的代码中，enumerate() 函数将 my_list 列表转换为一个枚举对象，并使用 for 循环遍历该枚举对象。在循环中，每个元素都由一个索引和一个值组成，这些值分别由变量 i 和 val 来接收。

需要注意的是，enumerate() 函数返回的是一个枚举对象，它可以被转换为其他类型的可迭代对象，例如列表、元组等。如果要将枚举对象转换为列表，只需将其传递给 list() 函数即可，例如：

在上面的代码中，enumerate() 函数将 my_list 列表转换为一个枚举对象 enum_obj，然后使用 list() 函数将其转换为一个列表 new_list。最终，new_list 中的元素由一个索引和一个值组成，分别对应原列表中的每个元素。

Q4: 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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