昨天我们简单的了解了函数的定义,调用,以及传参,其实还有一个更重要的传参:动态传参,让我们继续昨天没有说完的,以及今天我要分享的东西.

一.动态传参

  之前我们说过了传参,如果我们需要给一个函数传参,而函数又是不确定的,或者我给一个函数传很多参数,我的形参就要写很多,很麻烦,怎么办呢?我们可以考虑用动态参数

  形参的第三种:动态参数

  动态参数分两种:

  1.动态接收位置参数

  首先我们先回顾一下位置参数,位置参数按照位置进行传参

def chi(zhushi,fushi):
print('我要吃',zhushi,fushi)
chi('米饭','红烧肉') #'米饭'传递给zhushi,'红烧肉'传递给fushi
按照位置传参

  现在问题来了,我想吃任意实物,数量是任意的,食物也是任意的,这时我们就要用到动态参数了.

  在参数位置编写*表示接受任意内容

def chi(*food):
print('我要吃',food)
chi('米饭','红烧肉') 结果:
我要吃('米饭','红烧肉') #多个参数传递进去,收到的是元组tuple

  动态接收参数的时候要注意:动态参数必须在位置参数后面

def chi(*food,a,b):
print('我要吃',food,a,b)
chi('米饭','红烧肉','香蕉','苹果')

  这时候程序运行会报错,因为前面传递进去的所有位置参数都被*food接收了,a和b永远接收不到参数

Traceback (most recent call last):
File "E:/s17pycharm/每日作业/练习2.py", line 870, in <module>
chi('米饭','红烧肉','香蕉','苹果')
TypeError: chi() missing 2 required keyword-only arguments: 'a' and 'b'

  所以必须改写成以下代码:

def chi(a,b,*food):
print('我要吃',a,b,food)
chi('米饭','红烧肉','香蕉','苹果')
或者:
def chi(*food,a,b):
print('我要吃',food,a,b)
chi('米饭','红烧肉',a = '香蕉',b = '苹果')

  这个时候a,b就有值了,建议使用第一种,因为第二种位置参数就用不了了,所以我们没要先写位置参数,再写动态参数

  那么默认 值参数呢?

def chi(a,b,c='面条',*food):
print(a,b,c,food)
chi('米饭','红烧肉',) #米饭 红烧肉 面条 () 默认值生效
chi('米饭','红烧肉','香蕉') #米饭 红烧肉 香蕉 () 默认值没有生效
chi('米饭','红烧肉','香蕉','苹果') #米饭 红烧肉 香蕉 (苹果) 默认值没有生效

  我们发现默认值参数写在动态参数前面,默认值只有一种情况可以生效

def chi(a,b,*food,c='面条'):
print(a,b,c,food)
chi('米饭','红烧肉',) #米饭 红烧肉 () 面条 默认值生效
chi('米饭','红烧肉','香蕉') #米饭 红烧肉 (香蕉) 面条 默认值生效
chi('米饭','红烧肉','香蕉','苹果') #米饭 红烧肉 (香蕉,苹果) 面条默认值生效

  这个时候我们发现所有的默认值都生效了,这个时候如果不给出关键字传参,那么你的默认值是永远生效的.

顺序:位置参数,动态参数*,默认值参数

  2.动态接收关键字参数

  在python中*可以接收动态的位置参数,但是不能接收动态关键字参数

  在python中用**来接收动态关键字参数

def func(**kwargs):
print(kwargs)
func(a = 1,b = 2,c = 3)
func(a = 1,b = 2)
结果:
{''a'':1,''b'':2,''c'':3}
{''a'':1,''b'':2}

  这个时候接受的是一个dict

  顺序的问题,在函数调用的时候,如果先给出关键字参数,则整个参数列表会报错.

def func(a,b,c,d):
print(a,b,c,d) #关键字参数必须在位置参数后面,否则参数会混乱
func(1,2,c=3,4)

  所以关键字参数必须在位置参数后面,由于实参是这个顺序,所以形参接收的时候也得是这个顺序,也就是说位置参数必须在关键字参数前面,动态接受关键字参数也要在后面.

  最终顺序(*):

    位置参数 > *args > 默认值参数 > **kwargs

    这四种参数可以任意的进行搭配使用

  如果想接收所有的参数:

def func(*args,**kwargs):
print(args,kwargs)
func('米饭','馒头',cai = '红烧肉',tang = '疙瘩汤')

  动态参数的另一种传参方式:

def fun(*args):
print(args)
lst = [1, 4, 7]
fun(lst[0], lst[1], lst[2])
fun(*lst) # 可以使用*把一个列表按顺序打散
s = "臣妾做不到"
fun(*s) # 字符串也可以打散, (可迭代对象)

  在实参位置上给一个序列,列表,可迭代对象前面加个*表示把这个序列按顺序打散.

  在形参位置上的*表示把接收到的参数组合成一个元组

  如果是一个字典,那么也可以打散,不过需要用两个**

def fun(**kwargs):
print(kwargs)
dic = {'a':1, 'b':2}
fun(**dic)

  函数的注释:

def chi(food, drink):
"""
这里是函数的注释, 先写一下当前这个函数是干什么的, 比如我这个函数就是一个吃
:param :param food: 参数food是什么意思
:param :param drink: 参数drink是什么意思
:return :return: 返回的是什么东东
"""
print(food, drink)
return "very good"

二. 命名空间
  在python解释器开始执行之后, 就会在内存中开辟一个空间, 每当遇到一个变量的时候, 就把变量名和值之间的关系记录下来, 但是当遇到函数定义的时候, 解释器只是把函数名读入内存, 表示这个函数存在了, 至于函数内部的变量和逻辑, 解释器是不关心的. 也就是说一开始的时候函数只是加载进来, 仅此而已, 只有当函数被调用和访问的时候, 解释器才会根据函数内部声明的变量来进行开辟变量的内部空间. 随着函数执行完毕, 这些函数内部变量占用的空间也会随着函数执行完毕而被清空.

def fun():
a = 10
print(a)
fun()
print(a) # a不存在了已经

  我们给存放名字和值的关系的空间起一个名字叫: 命名空间. 我们的变量在存储的时候就是存储在这片空间中的. 

  命名空间分类: 

    1. 全局命名空间--> 我们直接在py文件中, 函数外声明的变量都属于全局命名空间
    2. 局部命名空间--> 在函数中声明的变量会放在局部命名空间
    3. 内置命名空间--> 存放python解释器为我们提供的名字, list, tuple, str, int这些都是内置命名空间

  加载顺序:

    1.内置命名空间

       2.全局命名空间

    3.局部命名空间 (函数被执行的时候)

  取值顺序:

    1.局部命名空间

    2.全局命名空间

    3.内置命名空间

a = 10
def func():
a = 20
print(a)
func() # 20

  作用域: 作用域就是作用范围, 按照生效范围来看分为全局作用域和局部作用域

  全局作用域: 包含内置命名空间和全局命名空间,在整个文件的任何位置都可以使用(遵循从上到下逐行执行). 局部作用域: 在函数内部可以使用.

  作用域命名空间: 

    1. 全局作用域: 全局命名空间 + 内置命名空间

    2.局部作用域: 局部命名空间

  我们可以通过globals()函数来查看全局作用域中的内容, 也可以通过locals()来查看局部作用域中的变量和函数信息

a = 10
def func():
a = 40
b = 20
def abc():
print("哈哈")
print(a, b) # 这里使用的是局部作用域
print(globals()) # 打印全局作用域中的内容
print(locals()) # 打印局部作用域中的内容
func()

三. 函数的嵌套

  1. 只要遇见了()就是函数的调用, 如果没有()就不是函数的调用

  2. 函数的执行顺序

def fun1():
print(111) def fun2():
print(222)
fun1() fun2()
print(111)
# 函数的嵌套
def fun2():
print(222)
def fun3():
print(666)
print(444)
fun3()
print(888)
print(33)
fun2()
print(555)

四. 关键字global和nonlocal

  首先我们写这样一个代码, 首先在全局声明一个变量, 然后再局部调用这个变量, 并改变这个变量的值

a = 100
def func():
global a # 加了个global表示不再局部创建这个变量了, 而是直接使用全局的a
a = 28
print(a)
func()
print(a)

  global表示不再使用局部作用域中的内容了, 而改用全局作用域中的变量

lst = ["麻花藤", "刘嘉玲", "詹姆斯"]
def func():
lst.append("马云云") # 对于可变数据类型可以直接进行访问, 但是不能改地址. 说白了就是不能赋值
print(lst)
func()
print(lst)

  nonlocal 表示在局部作用域中, 调用父级命名空间中的变量.

a = 10
def func1():
a = 20
def func2():
nonlocal a
a = 30
print(a)
func2()
print(a)
func1()
结果:
加了nonlocal
30
30
不加nonlocal
30
20

  再看, 如果嵌套了很多层, 会是一种什么效果:

a = 1
def fun_1():
a = 2
def fun_2():
nonlocal a
a = 3
def fun_3():
a = 4
print(a)
print(a)
fun_3()
print(a)
print(a)
fun_2()
print(a)
print(a)
fun_1()
print(a)

  这样的程序如果能分析明白,那么作用域 global, nonlocal就没问题了

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