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函数的参数是参数暴露给外部的接口,向函数传递参数,可以控制函数的流程,函数可以0个、1个或多个参数;在Python中向函数传参,使用的是赋值方式。
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一,传递参数
参数是通过赋值来传递的,传递参数的特点是:
参数的传递是通过自动把对象赋值给函数的本地变量名来实现的,
在函数内部的变量名的赋值不会影响调用者,在函数运行时,在函数头部的参数名是一个新的、本地的变量名,这个变量名的作用域是在函数的本地作用域内。
改变函数的可变对象参数的值,会修改原始对象的值。
当通过赋值方式,把可变对象的引用传递给函数时,在函数内部对参数进行修改,在函数外部可以看到修改。
例如,列表是一个可变对象,当把列表 a 传递给 changer函数时,函数向列表末尾添加一个字符a,当函数调用结束时,列表末尾被修改。
>>> def changer(x):
... x.append('a')
...
>>> a=[1,2,3]
>>> changer(a)
>>> a
[1, 2, 3, 'a']
这是由于可变对象是通过指针进行传递的,当把列表的引用传递给参数时,函数直接在原处修改对象。
也可以通过向参数传递拷贝的方式,使得函数无法修改原始的对象。
changer(a[:])
changer(a.copy())
二,参数匹配模型
不管使用何种参数的匹配模型,参数总是通过赋值进行传递的。
在默认情况下,参数是通过其位置进行匹配的,从左向右,而且必须精确地传递和函数头部参数名一样多的参数。还能够通过参数名匹配,默认参数名,以及对于额外参数的容器来进行传参。
1,位置匹配
一般情况下,参数是通过位置从左至右进行匹配,把参数传递给函数头部的参数名称。
例如,定义函数func,包含三个参数,那么必须使用三个参数传值进行调用:
def func(a,b,c):
调用的格式是,按照顺序把值写在括号中,Python按照位置匹配参数,把1赋值给a,把2赋值给b,把3赋值给c:
func(1,2,3)
2,关键字匹配
调用者使用arg_name=value的方式,通过在调用时使用参数的变量名进行匹配。
例如,定义参数func,包含三个参数,那么必须使用三个参数传值进行调用:
def func(x,y,z):
使用关键字调用的格式是:按照 arg=named的方式进行匹配,可以不按照位置:
func(y=2, x=1, z=3)
在调用函数时,Python按照参数名进行匹配,把2传递给参数y,把1传递给参数x,把3传递给参数z。
也可以混合使用位置匹配和关键字匹配,例如,下面的函数调用:
func(1,z=3,y=2)
基于位置的匹配参数,首先按照从左至右的顺序匹配前面的参数,之后,再按照基于变量名进行关键字匹配。
3,默认参数
在定义函数时,可以为函数的参数赋值,这就是参数的默认值。当没有为该参数传值时,参数值使用默认值。
例如,定义一个函数,包含三个参数,x、y和z,其中参数z有默认值1:
def func(x,y,z=1):
当调用这个函数,必须为参数x和y传值,无论是通过位置匹配还是关键字匹配来实现都可以。然而,参数z的传值是可选的。如果不为z传值,那么z使用默认值;如果为z传值,那么z使用传递的值。
func(2,3)
4,可变长参数列表
可变参数用于收集任意多个基于位置或关键字的参数,在函数定义时,如果参数名前带一个*号,那么该参数收集的是基于位置的传值;如果参数名前带两个*号(**arg),那么该参数收集的是基于关键字(arg=value)的传值。
def func(*args)
def func(**dict)
这两种方式的不同点是,*args方式是把任意多个传值封装成元组(arg1,arg2),而**dict是把任意多个 arg=value 封装成字典{arg:value},字典的key是参数名,字典key对应的值是参数的值。
例如,定义函数foo,包含一个位置匹配参数,1个可变的位置匹配参数,1个可变的关键字匹配参数:
def foo(a,*b,**c):
在调用函数时,首先按照位置匹配,把1传递给参数a,把元组(2,3)传递给参数b,把字典{x:1,y:2}传递给参数c:
foo(1,2,3,x=1,y=2)
5,只能使用关键字参数
参数必须按照名称传值,在函数定义时,参数必须在调用中按照关键字进行传值:
def func(*,arg=value)
从语法上来讲,keyword-only参数编码为关键字参数,出现在参数列表的*args之后,所有这些参数都必须在调用中使用关键字语法来传值。
def foo(a,*b,c):
在调用foo函数时,参数a可以按照位置和关键字来传值,参数b接收按照其余的按照位置来传值的变量,参数c必须按照关键字来传值:
foo(1,2,'a',3,c='key')
也可以在参数列表中使用一个*字符,来表示一个函数不会接受一个可变的参数列表,而是仍然期待跟在*后面的所有参数都作为关键字匹配。
例如,定义函数foo,只接受3个参数,不接受可变长度的参数列表:
def foo(a,*,b,c):
在调用时,参数a可以按照位置和关键字来传值,参数b和c必须按照关键字来传值:
foo(1,b='x',c=2)
三,lambda表达式
除了def语句之外,Python还提供了一种生成函数对象的表达式形式,lambda表达式。就像def语句一样,这个表达式创建了一个函数对象,但是它返回了一个函数,而不是把这个函数赋值给一个变量名。
lambda表达式的一般形式是关键字lambda,之后是一个或多个参数(与一个def头部内用括号括起来的参数列表极其类似),紧跟一个冒号,之后是一个表达式:
lambda arg1,arg2,... argN: expression_using_args
lambda表达式的特性是:
lambda表达式返回的是函数对象;
lambda是一个表达式,而不是一个语句,作为一个表达式,lambda返回了一个值(一个新的函数),可以选择性地赋值给一个变量名;
lambda的主体是一个单个的表达式,而不是一个代码块,这个表达式的结果作为函数的结果返回。
lambda只有一行表达式,只能用于创建简单的函数,而def 可以包含多条语句,用于处理复杂的任务。
对于简单的处理流程,既可以使用def,也可以用lambda来实现,例如:
def func(x,y,z): return x+y+z
func=lambda x,y,z: x+y+z
由于lambda表达式返回的是一个函数对象,因此,可以用于map()、filter()和reduce()函数中:
list(map((lambda x: x+3), range(0,5)))
list(filter((lambda x: x>2), range(0,5)))
from functools import reduce
reduce((lambda x,y: x+y),range(0,5))
reduce()函数对每对元素都应用函数,并运行到最后结果,上述reduce()函数的作用是把序列中的所有元素相加,等价的写法是:
x=list(range(0,5)]
res=x[0]
for i in x[1:] :
res+=i
四,函数的属性
可以向函数添加任意多个用户定义的属性,函数属性的格式是:函数名称.变量名
例如,向函数func中添加state属性:
def func():
func.state='begin'