python3--函数进阶

发布时间:2018-03-29 20:53:58编辑:Run阅读(3478)

    例子

    def func(a,b,c,d,e,f,g):

        pass

    print(func(a, b , c, d, e, f, g))

    如果再加30个参数呢?,在后面继续添加?有没有万能的参数,可以代表一切参数呢?


    *args 动态参数,万能参数

    args接收的就是实参对应的所有位置参数,并将其放在元组中,它不会接收关键字参数

    例子

    def func(*args):
        pass
    func(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

    执行没有报错

    def func1(*args):
        print(args)
    func1(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

    执行结果是一个元组

    (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)


    形参对应顺序

    错误的示例

    def func(*args,a,b,c,d,e='sex'):
        print(args)
        print(a)
        print(b)
        print(c)
        print(d)
    func(1,2,3,4,5)

    执行报错

    TypeError: func() missing 4 required keyword-only arguments: 'a', 'b', 'c', and 'd'

    因为*args接收了所有实参,所以缺少了a,b,c,d


    形参对应顺序

    #位置参数,*args,默认参数

    正确的示例

    def func(a,b,c,d,*args,e='男'):
        print(a)
        print(b)
        print(c)
        print(d)
        print(args)
        print(e)
    func(1,2,3,4,10,9,8,7,e='女')

    执行结果

    blob.png


    *args参数,可以不传,默认为空()

    示例

    def func(a,b,c,d,*args,e='男'):
        print(a)
        print(b)
        print(c)
        print(d)
        print(args)
        print(e)
    func(1,2,3,4,e='女')

    执行结果

    blob.png

    *args名字可以随便更改,args只是一个变量而已,但是约定默认使用的就是*args,建议不要更改


    **kwargs

    示例代码

    def func(a,b,c,**kwargs):
        print(kwargs)
    func(1,2,3,r=4,s=5)

    执行结果

    blob.png

    **kwargs只接收关键字参数

    **kwargs动态传参,他将所有的关键字参数放到一个字典中,返回的结果是一个字典,从前往后找


    示例

    def func(a,b,c,**kwargs):
        print(kwargs)
    func(1,2,3,r=4,b1=5,c1=6,d=7)

    执行结果为

    {'d': 7, 'c1': 6, 'r': 4, 'b1': 5}


    **kwargs动态传参,他将所有的关键字参数(非位置对应的)放到一个字典中


    示例

    def func(a,b,c,**kwargs):
        print(kwargs)
    func(1,2,r=4,b1=5,c1=6,c=7)

    执行结果

    {'c1': 6, 'b1': 5, 'r': 4}

    **kwargs动态传参,他将所有的关键字参数(无意义的)放到一个字典中

    上面示例中的c参数,是有意义的

    blob.png


    最终顺序:位置参数,*args,默认参数,**kwargs

    例子:

    def func(a,b,c,d,*args,e='男',**kwargs):
        print(a)
        print(b)
        print(c)
        print(d)
        print(args)
        print(e)
        print(kwargs)
    func(1,2,3,4,5,6,7,v=3,m=7,h=9,e='女')

    执行结果

    blob.png


    一般情况下,用这种方式就可以了

    def func(*args,**kwargs):
        pass
    func()

    查看python源码

    blob.png


    *魔法运用

    例子

    def func(*args):
        print(args)
    l1 = [1,2,30]
    l2 = [1,2,33,21,45,66]
    func(*l1)
    func(*l1,*l2)

    执行结果

    blob.png

    在函数的调用时,*代表打散


    例子2

    def func(*args):
        print(args)
    l1 = [1,2,30]
    l2 = [1,2,33,21,45,66]
    tu = (1,2,3)
    func(*l1,*l2,*tu)

    执行结果

    (1, 2, 30, 1, 2, 33, 21, 45, 66, 1, 2, 3)

    *就相当于迭代添加

    在函数的调用时,*可迭代对象,代表打散(list,tuple,str,dict(键))


    比如用到要传多个列表时,需要用到魔法运用

    def func(*args):
        print(args)
    func(1,2,3,10,20,80)

    执行结果

    (1, 2, 3, 10, 20, 80)

    在函数的调用执行时,*可迭代对象,代表打散

    在函数定义时,*args代表的是聚合


    将字典的键值对,添加到函数中

    def func(**kwargs):
        print(kwargs)
    dic1 = {'name1':'sam','age1':16}
    dic2 = {'name2':'tom','age2':20}
    func(**dic1,**dic2)

    执行结果

    {'age1': 16, 'age2': 20, 'name1': 'sam', 'name2': 'tom'}

    **kwargs只限于字典


    在函数的调用执行时,

    *可迭代对象,代表打散(list,tuple,str,dict(键))将元素一一添加到args

    **字典,代表打散,将所有键值对放到一个kwargs字典里


    在函数定义时,*args,**kwargs代表的是聚合

    def func(*args,**kwargs):
        print(args)
        print(kwargs)
    dic1 = {'name1':'sam','age1':18}
    dic2 = {'name2':'tom','age2':20}
    func(*[1,2,3,4],*'abcdef',**dic1,**dic2)

    执行结果

    (1, 2, 3, 4, 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f') #打散

    {'name1': 'sam', 'age1': 18, 'name2': 'tom', 'age2': 20} #聚合


    我们首先回忆一下Python代码运行的时候遇到函数是怎么做的,从Python解释器开始执行之后,就在内存中开辟里一个空间,每当遇到一个变量的时候,就把变量名和值之间对应的关系记录下来,但是当遇到函数定义的时候,解释器只是象征性的将函数名读如内存,表示知道这个函数存在了,至于函数内部的变量和逻辑,解释器根本不关心。

      等执行到函数调用的时候,Python解释器会再开辟一块内存来储存这个函数里面的内容,这个时候,才关注函数里面有哪些变量,而函数中的变量回储存在新开辟出来的内存中,函数中的变量只能在函数内部使用,并且会随着函数执行完毕,这块内存中的所有内容也会被清空。

    我们给这个‘存放名字与值的关系’的空间起了一个名字-------命名空间。

    代码在运行伊始,创建的存储“变量名与值的关系”的空间叫做全局命名空间;

    在函数的运行中开辟的临时的空间叫做局部命名空间。


    命名空间和作用域

    命名空间一共分为三种

    全局命名空间

    局部命名空间

    内置命名空间


    内置命名空间中存放了python解释器为我们提供的名字:input,print,str,list,tuple...它们都是我们熟悉的,拿过来就可以用的方法

    三种命名空间之间的加载和取值顺序

    加载顺序:内置命名空间(程序运行前加载)-->全局命名空间(程序运行中:从上到下加载)-->局部命名空间(程序运行中:调用时才加载)

    例子

    def my_len(argv):
        return 666
    print(len([12,3]))

    执行结果,因为函数没有被调用,所以直接打印len里面列表的长度

    2   


    取值顺序:

        在局部调用:局部命名空间-->全局命名空间-->内置命名空间

        在全局调用:全局命名空间-->内置命名空间

    综上所述,在找寻变量时,从小范围,一层一层到大范围去寻找

    例子

    name = '张三'
    def func():
        name = 'sam'
        print(name)
    func()

    执行结果,程序运行中,从上到下加载,name的值被局部命名空间里的值覆盖了

    sam


    例子2

    a = 2
    print(a)
    def func():
        age = 11
        print(age)
    func()

    执行结果

    2

    11


    例子3

    print(111)
    def func1():
        print(333)
    def func2():
        print(444)
    def func3():
        print(555)
        func2()
    func1()
    print(222)

    执行结果,从上往下执行,首先打印111,中间遇到了几个函数,只是暂存到内存中,并不执行,后面调用func1,从而打印333,下面的几个函数没有调用,所以不执行,最后打印222

    111

    333

    222


    例子4

    print(111)
    def func1():
        print(333)
        func2()
        print(666)
    def func2():
        print(444)
    def func3():
        print(555)
    func1()
    print(222)

    执行结果,先手打印111,遇到func1-3函数暂存到内存中,遇到调用func1函数,打印出333,然后调用func2,打印444,这里注意,要等func2执行完成后,才会执行func1后面剩余的print(666),最后打印222

    111

    333

    444

    666

    222


    例子5

    def f1():
        def f2():
            def f3():
                print("in f3")
            print("in f2")
            f3()
        print("in f1")
        f2()
    
    f1()

    执行结果,调用f1,先打印'in f1'在调用f2,打印'in f2'在调用f3,打印'in f3'

    in f1

    in f2

    in f3


    作用域

    作用域就是作用范围,按照生效范围可以分为全局作用域和局部作用域

    全局作用域:包含内置名称空间,全局名称空间,在整个文件的任意位置都能被引用,全局有效

    局部作用域:局部名称空间,只能在局部范围内生效

    globals和locals方法

    globals:全局名称空间:所有变量

    locals:局部名称空间:所有变量

    例子

    a = 2
    b = 3
    def func1():
        c = 5
        d = 6
        print(globals()) #全局变量放在一个字典中
        print(locals()) #局部变量(函数里的c,d)放在一个字典中
    func1()

    执行结果

    blob.png


    例子2

    a = 3
    b = 5
    def func1():
        c = 6
        d = 8
        e = 10
        print(globals()) #全局变量放在一个字典中
        return locals()  #局部变量(函数里的c,d,e)放在一个字典中
    print(func1())

    如果逻辑比较多,可以使用return locals() 查看函数所有局部变量,返回字典类型


    global关键字,nonlocal关键字

    global:

    1 声明一个全局变量

    2 在局部作用域想要对全局作用域的全局变量进行修改时,需要用到global(限字符串,数字)

    例子1

    def func1():
        global name
        name = '你好'
        print(name)
    func1()
    print(name)

    执行结果,在局部空间内,声明一个全局变量

    你好

    你好


    例子2

    name = '哈哈'
    def func1():
        global name
        name = '你好'
    func1()
    print(name)

    执行结果,因为函数func1里面声明使用全局变量name,对name的值进行了修改,所以最后打印的值是函数里面name的值

    你好


    例子3

    def func1():
        global a
        a = 5
    func1()
    a = 4
    print(a)

    执行结果,代码从上至下执行,最后a=4把a的值覆盖了

    4


    对可变数据类型(list,dict,set)可以直接引用不用通过global

    例子

    li = [1,2,3]
    dic = {'a':'b'}
    def change():
        li.append('a')
        dic['q'] = 'g'
        print(dic)
        print(li)
    change()
    print(li)
    print(dic)

    执行结果,很明显,这里没有使用global声明,也可以直接添加

    {'q': 'g', 'a': 'b'}

    [1, 2, 3, 'a']

    [1, 2, 3, 'a']

    {'q': 'g', 'a': 'b'}


    nonlocal

    1 不能修改全局变量

    2 在局部作用域中,对父级作用域(或者更外层作用域非全局作用域)的变量进行引用和修改,并且引用到哪层,从那层及父级或以下此变量全部发生改变。


    错误例子

    a = 4
    def func1():
        nonlocal a
        a = 5
    func1()
    print(a)

    执行报错

    SyntaxError: no binding for nonlocal 'a' found


    例子

    def func1():
        b = 6
        def func2():
            nonlocal b #
            b = 666
            print(b)
        func2()
    func1()

    执行输出

    666


    例子2

    def add_b():
        b = 42
        def do_global():
            b = 10
            print(b)
            def dd_nonlocal():
                nonlocal b
                b = b + 20
                print(b)
            dd_nonlocal()
            print(b)
        do_global()
        print(b)
    add_b()

    执行结果

    10

    30

    30

    42


关键字