函数参数-动态参数
之前我们说过传参,如果我们在传参数的时候不很清楚有哪些的时候,或者说给一个函数传了很多参数,我们就要写很多,很麻烦怎么办呢,我们可以考虑使用动态参数
形参的第三种:动态参数
动态参数分为两种:
1.动态接受位置参数
首先我们来回顾下位置参数
def eat(a,b,c):
print('我想吃%s%s%s'%(a,b,c))
eat('大米饭','中米饭','小米饭')现在有个问题,你们看我这体型也知道吃的不止这些,数量也没有写,这时我们就要用到动态参数
在参数位置用*表示接受任意参数
def eat(*args):
print('我想吃',args)
eat('大米饭','中米饭','小米饭') # 收到的结果是一个tuple元祖动态接收参数的时候要注意: 动态参数必须在位置参数后面
def eat(*args,a,b):
print('我想吃',args,a,b)
eat('大米饭','中米饭','小米饭')
结果:
TypeError: eat() missing 2 required keyword-only arguments: 'a' and 'b'
# eat函数在调用的时候发现缺少俩个位置参数没有进行传递通过上述代码发现一个问题就是,我们明明给了多个参数,为什么还会提示参数未传递呢?
原因就是因为这个*在搞鬼 *把所有的位置参数都给接受了,所有会报错.我们尝试着把a,b放在*的前面试试
def eat(a,b,*args):
print('我想吃',args,a,b)
eat('大米饭','中米饭','小米饭')
结果:
我想吃 ('小米饭',) 大米饭 中米饭
动态接收参数的时候要注意:动态参数必须在位置参数后面
那默认值参数呢?
def eat(a,b,c='白菜',*args):
print('我想吃',a,b,c,args)
eat('豆腐','粉条','猪肉','大葱')
结果:
我想吃 豆腐 粉条 猪肉 ('大葱',) # 我们定义好的白菜没有生效,被猪肉给覆盖了我们发现默认值参数写在动态参数前面,默认值的参数是不会生效的
def eat(a,b,*args,c='白菜'):
print('我想吃',a,b,args,c)
eat('猪肉','粉条','豆腐','大葱')
结果:
我想吃 猪肉 粉条 ('豆腐', '大葱') 白菜 # 这样默认参数就生效了这个时候如果你不给出关键字传参,那么你的默认值是永远都生效的
注意: 形参的顺序: 位置参数 , 动态参数 , 默认参数
动态接收关键字参数
在python中可以动态的位置参数,但是*这种情况只能接收位置参数无法接收关键字参数,在python中使用**来接收动态关键字参数
def func(**kwargs):
print(kwargs)
func(a=1, b=2, c=3)
结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}动态关键字参数最后获取的是一个dict字典形式
顺序的问题, 在函数调用的时候, 如果先给出关键字参数, 则整个参数列表会报错.
def func(a,b,c,d):
print(a,b,c,d)
func(1,2,c=3,4)
结果:
File "D:/python_object/path2/test.py", line 806
func(1,2,c=3,4)
^
SyntaxError: positional argument follows keyword argument关键参数必须要放在位置参数后边,由于实参是这个顺序,所以形参接收的时候也是这个顺序.也就是说位置参数必须在关键字参数前面.动态接收关键字参数也要在后面
最终顺序:
位置参数 > *args(动态位置参数) > 默认值参数 > **kwargs(动态默认参数)
这四种参数可以任意的使用
如果想接收所有的参数:
def func(*args,**kwargs):
print(args,kwargs)
func(1,23,5,a=1,b=6)动态参数还可以这样传参:
lst = [1,4,7]
# 方法一
def func(*args):
print(args)
func(lst[0],lst[1],lst[2])
# 方法二
def func(*args):
print(args)
func(*lst)
# 在实参的位置上用*将lst(可迭代对象)按照顺序打散
# 在形参的位置上用*把收到的参数组合成一个元祖
字典也可以进行打散,不过需要**
dic = {'a':1,'b':2}
def func(**kwargs):
print(kwargs)
func(**dic)
函数的注释:
def eat(food,drink):
'''
这里描述这个函数是做什么的.例如这函数eat就是吃
:param food: food这个参数是什么意思
:param drink: drink这个参数是什么意思
:return: 执行完这个函数想要返回给调用者什么东西
'''
print(food,drink)
eat('麻辣烫','肯德基')
名称空间
在python解释器开始执行之后, 就会在内存中开辟一个空间, 每当遇到一个变量的时候, 就把变量名和值之间的关系记录下来, 但是当遇到函数定义的时候, 解释器只是把函数名读入内存, 表示这个函数存在了, 至于函数内部的变量和逻辑, 解释器是不关心的. 也就是说一开始的时候函数只是加载进来, 仅此而已, 只有当函数被调用和访问的时候, 解释器才会根据函数内部声明的变量来进行开辟变量的内部空间. 随着函数执行完毕, 这些函数内部变量占用的空间也会随着函数执行完毕而被清空.
def fun():
a = 10
print(a)
fun()
print(a) # a不不存在了了已经..
我们给存放名字和值的关系的空间起一个名字叫: 命名空间. 我们的变量在存储的时候就 是存储在这片空间中的.
命名空间分类:
1. 全局命名空间--> 我们直接在py文件中, 函数外声明的变量都属于全局命名空间
2. 局部命名空间--> 在函数中声明的变量会放在局部命名空间
3. 内置命名空间--> 存放python解释器为我们提供的名字, list, tuple, str, int这些都是内置命名空间
加载顺序:
1. 内置命名空间
2. 全局命名空间
3. 局部命名空间(函数被执⾏行行的时候)
取值顺序:
1. 局部命名空间
2. 全局命名空间
3. 内置命名空间
a = 10
def func():
a = 20
print(a)
func() # 20
作用域: 作用域就是作用范围, 按照生效范围来看分为 全局作用域 和 局部作用域
全局作用域: 包含内置命名空间和全局命名空间. 在整个文件的任何位置都可以使用(遵循 从上到下逐⾏执行).
局部作用域: 在函数内部可以使用.
作⽤域命名空间:
1. 全局作⽤用域: 全局命名空间 + 内置命名空间
2. 局部作⽤用域: 局部命名空间
我们可以通过globals()函数来查看全局作⽤用域中的内容, 也可以通过locals()来查看局部作 ⽤用域中的变量量和函数信息
a = 10
def func():
a = 40
b = 20
def abc():
print("哈哈")
print(a, b) # 这⾥里里使⽤用的是局部作⽤用域
print(globals()) # 打印全局作⽤用域中的内容
print(locals()) # 打印局部作⽤用域中的内容
func() 函数的嵌套
1. 只要遇见了()就是函数的调用. 如果没有()就不是函数的调用
2. 函数的执行顺序
def fun1():
print(111)
def fun2():
print(222)
fun1()
fun2()
print(111)
# 函数的嵌套
def fun2():
print(222)
def fun3():
print(666)
print(444)
fun3()
print(888)
print(33)
fun2()
print(555)
gloabal、nonlocal
首先我们写这样一个代码, 首先在全局声明一个变量, 然后再局部调用这个变量, 并改变这 个变量的值
a = 100
def func():
global a # 加了个global表示不再局部创建这个变量了. 而是直接使用全局的a
a = 28
print(a)
func()
print(a)
global表示. 不再使用局部作用域中的内容了. 而改用全局作用域中的变量
lst = ["麻花藤", "刘嘉玲", "詹姆斯"]
def func():
lst.append("⻢云")
# 对于可变数据类型可以直接进⾏访问. 但是不能改地址. 说⽩了. 不能赋值
print(lst)
func()
print(lst)
nonlocal 表示在局部作用域中, 调用父级命名空间中的变量.
a = 10
def func1():
a = 20
def func2():
nonlocal a
a = 30
print(a)
func2()
print(a)
func1()
结果:
加了nonlocal
30
30
不加nonlocal
30
20
再看, 如果嵌套了很多层, 会是一种什么效果:
a = 1
def fun_1():
a = 2
def fun_2():
nonlocal a
a = 3
def fun_3():
a = 4
print(a)
print(a)
fun_3()
print(a)
print(a)
fun_2()
print(a)
print(a)
fun_1()
print(a)
这样的程序如果能分析明白. 那么作用域, global, nonlocal就没问题了