在开发中我们可以借助于相关插件或使用Python内置函数"help()”来查看某个函数的参数说明，以查看内置函数sorted()为例：
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函数参数包括：必选参数、默认参数、可选参数、关键字参数。
1、默认参数：放在必选参数之后，计算x平方的函数：
这样的话每次计算不同幂函数都要重写函数，非常麻烦，可使用以下代码计算：
默认参数最大好处就是降低调用函数的难度。
2、可变参数：就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个，在参数前面加上*就是可变参数。在函数内部，参数numbers接收得到的是一个tuple，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：
也可以类似可变参数，先组装一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：
Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数，本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。
必选参数（Required arguments）是必须输入的参数，比如下面的代码，必须输入2个参数，否则就会报错：
其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数，比如可以通过如下方式调用：
执行结果：
可选参数（Optional arguments）可以不用传入函数，有一个默认值，如果没有传入会使用默认值，不会报错。
位置参数（positional arguments）根据其在函数定义中的位置调用，下面是pow()函数的帮助信息:
x，y，z三个参数的的顺序是固定的，并且不能使用关键字：
输出：
在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ，这是python内置函数的语法定义，Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数：
星号前面的参数为位置参数或者关键字参数，星号后面是强制关键字参数，具体介绍见强制关键字参数。
python3.8版本引入了强制位置参数（Positional-Only Parameters），也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了，可以写成如下形式：
来看下面的例子：
python3.8运行：
不能使用关键字参数形式赋值了。
可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的，可以是0-n个，使用星号（ * ）将输入参数自动组装为一个元组（tuple）：
执行结果：
关键字参数（keyword argument）允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中，使用双星号（ ** ），在函数内部自动组装为一个字典。
执行结果：
上面介绍的参数可以混合使用：
结果：
注意：由于传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。
强制关键字参数（Keyword-Only Arguments）是python3引入的特性，可参考：。 使用一个星号隔开：
在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数，必须以指定参数名的方式传参，如果强制关键字参数没有设置默认参数，调用函数时必须传参。
执行结果：
也可以在可变参数后面命名关键字参数，这样就不需要星号分隔符了：
执行结果：
在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 （pass by object reference），在编写函数的时候需要特别注意。
先来看个例子：
执行结果：
l1 和 l2指向相同的地址，由于列表可变，l1改变时，l2也跟着变了。
接着看下面的例子：
结果：
l1没有变化！为什么不是[1, 2, 3, 4]呢？
l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表，并让 l 指向这个新的对象，l1没有进行任何操作，因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值，需要加一个返回值：
结果：
下面的代码执行结果又是什么呢？
执行结果：
和第一个例子一样，l1 和 l2指向相同的地址，所以会一起改变。这个问题怎么解决呢？
可以使用下面的方式：
也可以使用浅拷贝或者深度拷贝，具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。
本文主要介绍了python函数的几种参数类型：必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数，注意他们不是完全独立的，比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数，位置参数可以是必选参数或者可选参数。
另外，python中的参数传递属于对象的 引用传递 ，在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意，如有必要，使用python的拷贝方法。
参考文档：
--THE END--
1. 不同类型的参数简述
#这里先说明python函数调用得语法为：
复制代码
代码如下:
func(positional_args,
keyword_args,
*tuple_grp_nonkw_args,
**dict_grp_kw_args)
#为了方便说明,之后用以下函数进行举例
def test(a,b,c,d,e):
print a,b,c,d,e
举个例子来说明这4种调用方式得区别：
复制代码
代码如下:
#
#positional_args方式
test(1,2,3,4,5)
1 2 3 4 5
#这种调用方式的函数处理等价于
a,b,c,d,e = 1,2,3,4,5
print a,b,c,d,e
#
#keyword_args方式
test(a=1,b=3,c=4,d=2,e=1)
1 3 4 2 1
#这种处理方式得函数处理等价于
a=1
b=3
c=4
d=2
e=1
print a,b,c,d,e
#
#*tuple_grp_nonkw_args方式
x = 1,2,3,4,5
test(*x)
1 2 3 4
5
#这种方式函数处理等价于
复制代码
代码如下:
a,b,c,d,e = x
a,b,c,d,e
#特别说明:x也可以为dict类型,x为dick类型时将键传递给函数
y
{'a': 1,
'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}
test(*y)
a c b e d
#
#**dict_grp_kw_args方式
y
{'a': 1, 'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}
test(**y)
1 2 6
1 1
#这种函数处理方式等价于
a = y['a']
b = y['b']
... #c,d,e不再赘述
a,b,c,d,e
2.
不同类型参数混用需要注意的一些细节
接下来说明不同参数类型混用的情况,要理解不同参数混用得语法需要理解以下几方面内容.
首先要明白,函数调用使用参数类型必须严格按照顺序,不能随意调换顺序,否则会报错. 如 (a=1,2,3,4,5)会引发错误,;
(*x,2,3)也会被当成非法.
其次,函数对不同方式处理的顺序也是按照上述的类型顺序.因为#keyword_args方式和**dict_grp_kw_args方式对参数一一指定,所以无所谓顺序.所以只需要考虑顺序赋值(positional_args)和列表赋值(*tuple_grp_nonkw_args)的顺序.因此,可以简单理解为只有#positional_args方式,#*tuple_grp_nonkw_args方式有逻辑先后顺序的.
最后,参数是不允许多次赋值的.
举个例子说明,顺序赋值(positional_args)和列表赋值(*tuple_grp_nonkw_args)的逻辑先后关系:
复制代码
代码如下:
#只有在顺序赋值,列表赋值在结果上存在罗辑先后关系
#正确的例子1
x =
{3,4,5}
test(1,2,*x)
1 2 3 4 5
#正确的例子2
test(1,e=2,*x)
1 3 4 5 2
#错误的例子
test(1,b=2,*x)
Traceback (most recent call
last):
File "stdin", line 1, in module
TypeError: test()
got multiple values for keyword argument 'b'
#正确的例子1,处理等价于
a,b = 1,2 #顺序参数
c,d,e = x #列表参数
print a,b,c,d,e
#正确的例子2,处理等价于
a = 1 #顺序参数
e = 2 #关键字参数
b,c,d = x #列表参数
#错误的例子,处理等价于
a = 1 #顺序参数
b = 2 #关键字参数
b,c,d = x
#列表参数
#这里由于b多次赋值导致异常,可见只有顺序参数和列表参数存在罗辑先后关系
函数声明区别
理解了函数调用中不同类型参数得区别之后,再来理解函数声明中不同参数得区别就简单很多了.
1. 函数声明中的参数类型说明
函数声明只有3种类型, arg, *arg , **arg 他们得作用和函数调用刚好相反.
调用时*tuple_grp_nonkw_args将列表转换为顺序参数,而声明中的*arg的作用是将顺序赋值(positional_args)转换为列表.
调用时**dict_grp_kw_args将字典转换为关键字参数,而声明中**arg则反过来将关键字参数(keyword_args)转换为字典.
特别提醒：*arg
和 **arg可以为空值.
以下举例说明上述规则:
复制代码
代码如下:
#arg, *arg和**arg作用举例
def
test2(a,*b,**c):
print a,b,c
#
#*arg 和
**arg可以不传递参数
test2(1)
1 () {}
#arg必须传递参数
test2()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1,
in module
TypeError: test2() takes at least 1 argument (0 given)
#
#*arg将顺positional_args转换为列表
test2(1,2,[1,2],{'a':1,'b':2})
1 (2, [1, 2], {'a': 1, 'b': 2})
{}
#该处理等价于
a = 1 #arg参数处理
b = 2,[1,2],{'a':1,'b':2} #*arg参数处理
c =
dict() #**arg参数处理
print a,b,c
#
#**arg将keyword_args转换为字典
test2(1,2,3,d={1:2,3:4}, c=12, b=1)
1 (2, 3) {'c': 12, 'b': 1, 'd': {1: 2, 3:
4}}
#该处理等价于
a = 1 #arg参数处理
b= 2,3 #*arg参数处理
#**arg参数处理
c =
dict()
c['d'] = {1:2, 3:4}
c['c'] = 12
c['b'] = 1
a,b,c
2. 处理顺序问题
函数总是先处理arg类型参数,再处理*arg和**arg类型的参数.
因为*arg和**arg针对的调用参数类型不同,所以不需要考虑他们得顺序.
复制代码
代码如下:
def test2(a,*b,**c):
a,b,c
test2(1, b=[1,2,3], c={1:2, 3:4},a=1)
Traceback (most
recent call last):
File "stdin", line 1, in
module
TypeError: test2() got multiple values for keyword argument
'a'
#这里会报错得原因是,总是先处理arg类型得参数
#该函数调用等价于
#处理arg类型参数:
a = 1
a = 1
#多次赋值,导致异常
#处理其他类型参数
...
print a,b,c
def foo(x,y):
... def bar():
x,y
... return bar
...
#查看func_closure的引用信息
a =
[1,2]
b = foo(a,0)
b.func_closure[0].cell_contents
[1, 2]
b.func_closure[1].cell_contents
b()
[1, 2] 0
#可变对象仍然能被修改
a.append(3)
b.func_closure[0].cell_contents
[1, 2, 3]
b()
[1, 2, 3] 0
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
python中的函数，大多需要配置参数，以下是几种函数的参数类型：
1.必备参数：以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。
def tplink(a,b):
c=a+b+b
return c
tplink(4,2)
2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致，因为python解析器会在调用函数时，用参数名匹配参数值。
def tplink(age1,age2):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age2=4,age1=2)
3.默认参数：默认某个参数的取值
def tplink(age1,age2=5):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age1=4)
4.不定长参数：在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况，可以用不定长参数进行解决，具体操作是在参数名前用*。
但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。
*args、**kwargs的定义：
这两个都是python中的不定长参数，又称为可变参数。
*args 表示任何多个无名参数，它是一个 tuple ；
**kwargs 表示关键字参数，它是一个dict。
同时使用 * args和 ** kwargs 时，必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。
函数在调用时，会根据顺序，看是否放进 *args 或者 **kwargs中。
具体可根据实际情况使用，可以 更方便灵活的接收信息。
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，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？
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
