转自  http://www.douban.com/note/13413855/ Python中函数参数的传递是通过“赋值”来传递的.但这条规则只回答了函数参数传递的“战略问题”,并没有回答“战术问题”,也就说没有回答怎么赋值的问题.函数参数的使用可以分为两个方面,一是函数参数如何定义,二是函数在调用时的参数如何解析的.而后者又是由前者决定的.函数参数的定义有四种形式: 1. F(arg1,arg2,...)   2. F(arg2=<value>,arg3=<value>...)

开发环境Python版本:3.6.4 (32-bit)编辑器:Visual Studio CodeC++环境:Visual Studio 2013 需求说明前一篇<在C++中嵌入Python|调用无参数的函数>中我们成功的在C++主程序中嵌入了Python,并且调用了Python模块中的一个无参数的函数.这一篇我们将在此基础上,实现在主程序中调用Python模块中有参数的函数,使两者互动起来. 0 准备say_hi.py模块 在say_hi.py中增加含有一个参数的函数prt_hello和含有

简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def format_lines(): def make_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): lines = list(args)[1:] new_args = list() for index, line in enumerate(lines): if i

在Python中如何自定义函数:其格式为 def 函数名(函数参数): 内容

第7章  函数 函数是重要的程序段.它们允许你给一块语句一个名称,然后你可以在程序的任何地方使用这个名称任意多次地运行这个语句块.这被称为 调用 函数. 定义函数 函数通过 def 关键字定义.def 关键字后跟一个函数的 标识符 名称,然后跟一对圆括号.圆括号中可以包括一些变量名,该行以冒号结尾.接下来是一块语句,它们是函数体. # -*- coding:utf-8 –*- # Filename: function1.py def sayHello(): print 'Hello World!

我们在文章python之定义参数模块argparse的基本使用中介绍了argparse模块的基本使用方法 当前传入的参数只能是int.str.float.comlex类型,不能为函数,这有点不方便,但我们通过下面的列子给点启发: import argparse p = argparse.ArgumentParser(description = 'For function use')#定义必须输入一个int型参数 p.add_argument('Intergers',help = 'one or

前言 系列文章:[传送门] 继续干起来!! 正文 我们已经接触过函数,函数是可以被引用的(访问或者以其他变量作为其别名),也作为参数传入函数,以及作为列表和字典等等容器对象的元素(function)的参数(arguments)传递. 传递函数 形式参数       位置参数 默认参数 关键字变量参数 位置传递 例子: def f(a,b,c): return a+b+c print(f(1,2,3)) #在调用f时,1,2,3根据位置分别传递给了a,b,c. 形式参数 关键字传递 用位置传递会感

参考:函数参数 Note A.关键字参数: 1.关键字参数:**kw 可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple.而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict. 2.支持只传入必选参数:也可以传入任意数目的可选参数,如下例. eg. #!/usr/bin/env python3 def my_func(name, age, **kw) : print('name:', name, 'age:', age

一.动态参数: 动态参数是形参的一类 分为:动态位置参数(* + 函数名)表示 调用后返回的是元祖 动态关键字参数(** + 函数名)表示 形参的排列顺序: 位置参数     >   动态位置参数    >    默认值参数     >     动态关键字参数 如果 一个函数中 既有动态位置参数(*args)  又有 动态关键字参数(**kwargs),那么他将会是无敌的参数. 二.命名空间 1.分类 内置命名空间:python解释器中,内部存在的,如list,dict,tuple,in

把内容过程中比较常用的一些内容记录起来,下面内容段是关于python通过装饰器检查函数参数的数据类型的内容. def check_accepts(f): assert len(types) == f.func_code.co_argcount, 'accept number of arguments not equal with function number of arguments in "%s"' % f.func_name for i,v in enumerate(args):

python练习:编写一个函数isIn,接受两个字符串作为参数,如果一个字符串是另一个字符串的一部分,返回True,否则返回False. 重难点:定义函数的方法.使用str类型的find()函数,可以查找多个字符.第二种方法为把字符串转化为字符队列,然后遍历寻找,但是只可以寻找一个字符. print("————————————————————————————") def isIn(x,y):#def定义函数保留字 v=y.find(x) if v>=0: return True;

写带参数的函数装饰器最纠结的是需要包好多层,最外层是接收参数的函数,它返回一个接收函数的的函数.但这样有个问题是,最终包装出来的装饰器必须加()调用一下,即使没有参数也需要这样做,因为调用这个最外层函数才能返回里面装饰器(就是接收函数的函数).以前一篇为例,可以这样改进: def opt_arguments(func): def meta_wrapper(*args, **kwargs): if len(args) == 1 and callable(args[0]): return func(

关键字参数 函数也可以使用 键 =值 的关键字参数形式被调用,这种调用形式的参数被称为关键字参数. 特别是在一个有许多参数的函数下,你想要指定参数中的部分参数,你可以使用关键字参数的方式来调用函数. 这有两个优势: 1.使用函数容易,因为我们不需要担心参数的顺序. 2.如果其他参数有默认参数值,我们可以只给我们想赋值的参数赋值. def print_info(name, age): print("name:", name) print("age:", age) pr

# 使用装饰器无参数的函数进行装饰# def func(funcionName): # print('-----1------') # def func_in(): # print('--func_in---') # funcionName() # print('--func_2---') # print('-----2------') # print('-----3------') # return func_in # @func # test = func(test)# def test()

''' 例1:展示*args的用法,传入多个参数,不进行预先定义. 本例传入了3个参数.没有预先定义.在函数内自动生成元组() ''' def q1(*args): print('例1') print(args) print(type(args)) print(args[0]) t1 = 123 t2 = 234 t3 = 345 q1(t1, t2, t3) print('-----------------') ''' 例2,和例1一样,但是传入字符串,元组,列表,都会在函数内生成元组() 注

四个带 key 参数的函数: max()点击查看详细 min()点击查看详细 map()点击查看详细 filter()点击查看详细 1)max(iterable, key) key:相当于对可迭代对象iterable每个元素的预处理. #返回key参数中的匿名函数返回的值中最大一个所对应的iterable参数中的值. max('ah', 'bf', key=lambda x: x[1]) 2)min(iterable, key) 点击查看详细 3)map(iterable, key) 点击查看详

map:接受两个参数(函数,Iterable),map将传入的函数依次作用于Iterable的每个元素,并且返回新的Iterable def f(x): return x*x r = map(f,[1,2,3,4]) #此时的r为惰性求值——可用next()和for...in取值 #通过list()返回全部 print(list(r)) #[1, 4, 9, 16] reduce:接受两个参数(函数,序列),reduce把一个函数作用于序列上,返回的结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果为

第四章 函数 1.函数初识: def :关键字 -- 定义 函数名:和变量的定义方式一样 (): 用于参数传递,: 形参:函数的定义中()内的是形参 实参:调用的()内是实参 传参:调用时将实参传递给和形参的过程 位置传参时,形参实参必须一一对应. : -- 定义结束 2.函数定义与调用 定义一个函数: #定义函数 #def mt_len(): #函数体 def my1_len(x): count = 0 for i in x: count += 1 print(count)3 return c

函数传参的方法: 太基础了,8说了 直接上重点 一.可变参数的传递 可变参数有:列表.集合.字典 直接上代码: a = [1, 2] def fun(a): print('传入函数时a的值为:', a) a.insert(2, 3) #修改a print('函数改动后a的值为:', a) fun(a) #调用函数 print('调用函数后全局中a的值为:', a) 结果为: 传入函数时a的值为: [1, 2] 函数改动后a的值为: [1, 2, 3] 调用函数后全局中a的值为: [1, 2, 3

# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan # 带参数的函数装饰器 def say_hello(country): def wrapper(func): def deco(*args, **kwargs): if country == 'china': print('你好!') elif country == 'america': print('hello') else: return func(*args, **kwargs) return deco re

一.定义函数: 1.位置参数:直接定义参数 2.默认参数(或者关键字参数):参数名 = "默认值" 3.位置参数必须在默认参数之前 二.调用函数: 1.按位置传,直接写参数的值 2.按关键字传,关键字 = "值" 3.位置参数必须在关键字参数之前 4.关键字参数可在*args和**kwargs之前 注:调用时,无论定义的函数是使用位置参数还是默认值参数,调用函数时,都可以按位置传参或者按关键字进行传参,即调用时的传参形式和定义时的参数形式无关 def foo(a,