Python中函数参数类型和参数绑定
参数类型
Python函数的参数类型一共有五种,分别是:
- POSITIONAL_OR_KEYWORD(位置参数或关键字参数)
- VAR_POSITIONAL(可变参数)
- KEYWORD_ONLY(关键字参数)
- VAR_KEYWORD(可变关键字参数)
- POSITIONAL_ONLY(位置参数)
下面用举几个例子解释一下这5个参数类型的含义:
POSITIONAL_OR_KEYWORD如其名所见,既可以用位置传参,也可以用关键字传参,并且他没有任何*的声明
- >>> def foo(name):
- ... print(name)
- ...
- >>> foo("hello")
- hello
- >>> foo(name="hello")
- hello
VAR_POSITIONAL是可变参数,通过*来声明,它会把接收到的值存入一个元组
- >>> def foo(*args):
- ... print(args)
- ...
- >>> foo(1, 2, 3, 4, 5)
- (1, 2, 3, 4, 5)
KEYWORD_ONLY只能通过关键字传参,这种参数会在VAR_POSITIONAL参数类型的后面,而且不带**前缀,如同语义,只能通过指定关键字来传参,不可以用位置传参
- >>> def foo(n1, *, n2):
- ... print(n1, n2)
- ...
- >>> foo("hello", n2="world")
- hello world
VAR_KEYWORD是可变关键字参数,通过前缀**来声明,这种参数类型可以接收0个或多个参数,并存入一个字典
- >>> def foo(**kwargs):
- ... for key, value in kwargs.items():
- ... print("%s=%s" % (key, value))
- ...
- >>> foo(a=1, b=2, c=3)
- a=1
- b=2
- c=3
POSITIONAL_ONLY是第五个参数类型,但是它已经不重要了,因为高版本的Python无法创建一个POSITIONAL_ONLY类型的参数,但是有些使用C语言实现且不接收关键字参数的函数(如divmod)支持
从下面的例子,我们可以看到,新定义的foo函数,每个参数都对应到上面的一个类型
- >>> def foo(name, *args, middle=None, **kwargs):
- ... print("name:", name)
- ... print("args:", args)
- ... print("middle:", middle)
- ... print("kwargs:", kwargs)
- ...
- >>> foo("hello", 1, 2, 3, middle="world", a=1, b=2, c=3)
- name: hello
- args: (1, 2, 3)
- middle: world
- kwargs: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
- >>> my_foo = {"name": "hello", "middle": "world", "a": "1", "b": "2", "c": "3"}
- >>> foo(**my_foo)
- name: hello
- args: ()
- middle: world
- kwargs: {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'}
- >>> from inspect import signature
- >>> sig = signature(foo)
- >>> for name, param in sig.parameters.items():
- ... print(param.kind, ":", name, '=', param.default)
- ...
- POSITIONAL_OR_KEYWORD : name = <class 'inspect._empty'>
- VAR_POSITIONAL : args = <class 'inspect._empty'>
- KEYWORD_ONLY : middle = None
- VAR_KEYWORD : kwargs = <class 'inspect._empty'>
参数绑定
将函数的参数绑定到一个字典上
- >>> def foo(name, *args, middle=None, **kwargs):
- ... print("name:", name)
- ... print("args:", args)
- ... print("middle:", middle)
- ... print("kwargs:", kwargs)
- ...
- >>> my_foo = {"name": "hello", "middle": "world", "a": "1", "b": "2", "c": "3"}
- >>> from inspect import signature
- >>> sig = signature(foo)
- >>> bound_args = sig.bind(**my_foo)
- >>> for name, value in bound_args.arguments.items():
- ... print(name, '=', value)
- ...
- name = hello
- middle = world
- kwargs = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'}
- >>> del my_foo["name"]
- >>> bound_args = sig.bind(**my_foo)
- Traceback (most recent call last):
- ...
- TypeError: missing a required argument: 'name'
在inspect模块的帮助下,展示了Python数据模型把实参绑定给函数调用的形参的机制,这与解释器使用的机制相同,当我们删除字典中的name,执行时会报错缺少name参数。
再者,我们使用operator模块进行参数绑定
- >>> from operator import methodcaller
- >>> s = "The time has come"
- >>> upcase = methodcaller("upper")
- >>> upcase(s)
- 'THE TIME HAS COME'
- >>> hiphenate = methodcaller("replace", " ", "-")
- >>> hiphenate(s)
- 'The-time-has-come'
如上,methodcaller创建的函数会在对象上调用参数指定的方法,我们可以自己建立一个对象并生成自己的方法,再用methodcaller调用
- class Person:
- def __init__(self, name):
- self.name = name
- def say(self, text):
- print(self.name, 'say:', text)
- p = Person("John")
- person_say = methodcaller("say", "hello")
- person_say(p)
最后会打印:
- John say: hello
使用function.partial冻结参数
function.partial这个高阶函数用于部分应用函数,部分应用是指,基于一个函数创建一个新的可调用对象,把原函数的某些参数固定
- >>> from operator import mul
- >>> from functools import partial
- >>> triple = partial(mul, 3)
- >>> triple(7)
- 21
- >>> list(map(triple, range(1, 10)))
- [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
如上,我们使用mul创建了triple函数,把第一个参数固定为3,然后返回一个可调用的对象,再传入不同的参数
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