本博文的知识点一个是模块的调用和一个自定义函数返回值赋值给变量 编写一个简单的函数模块: [root@bigdata zw]# more d.py #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- def run(name): list1 = 'hello ' + name return list1 编写一个调用的脚本: [root@bigdata zw]# more test.py import sys import os reload(sys) sys.set…

首先还是应该科普下函数参数传递机制,传值和传引用是什么意思? 函数参数传递机制问题在本质上是调用函数(过程)和被调用函数(过程)在调用发生时进行通信的方法问题.基本的参数传递机制有两种:值传递和引用传递. 值传递(passl-by-value)过程中,被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理,即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值,从而成为了实参的一个副本.值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行,不会影响主调函数的实参变量的值. 引用传递(pass-…

返回值 return语句是从python 函数返回一个值,在讲到定义函数的时候有讲过,每个函数都要有一个返回值.Python中的return语句有什么作用,今天小编就依目前所了解的讲解一下.python 函数返回值 return,函数中一定要有return返回值才是完整的函数.如果你没有python 定义函数的返回值,那么会得到一个结果是None对象,而None表示没有任何值,不起作用.这也说明参数与返回值共同组成了函数模块与外界沟通的桥梁.当然返回的数据也可以是多个(其实只是将不同数据放在了一…

list中有n个值,赋值给k个变量:a1, a2, ……,ak n = k时:a1, a2, ……,ak = list n > k时:使用1式报错:ValueError: too many values to unpack n < k时:使用1式报错:ValueError: need more than "n" values to unpack 只有n >= k时才可赋值: 从下标i开始的k个元素赋给a1, a2, ..., ak: a1, a2, ..., ak =…

1. 函数 函数是对功能的封装 语法: def 函数名(形参): 函数体(代码块,return) 调用: 函数名(实参) 2. 返回值 return:在函数执行的时候, 遇到return 就直接返回,类似于循环里的 break def yue(): print("约你") print("约我") print("约她") return print(约谁呀) #这句话不会被执行 yue() 1.如果函数什么都不写, 不写return的话, 没有返回值…

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@@c_beiz varchar(500) select top 1 @c_beiz = c_beiz from g_billd_qh_tmp where u_id=''+@uid+'' and iodate=''+@iodate+'' and gfrom=''+@gfrom+'' and gto=''+@gto+'' and c_zaiy=''+@c_zaiy+''…

参数传递: 在 python 中,类型属于对象,变量是没有类型的:(变量都仅仅是一个对象的引用,没有类型之分)a=[1,2,3] a="Runoob" 以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,"Runoob" 是 String 类型,而变量 a 是没有类型,它仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是指向 List 类型对象,也可以是指向 String 类型对象. ================================================…

return语句是从python 函数返回一个值,在讲到定义函数的时候有讲过,每个函数都要有一个返回值.Python中的return语句有什么作用,今天就来仔细的讲解一下. python 函数返回值 return,函数中一定要有return返回值才是完整的函数.如果你没有python 定义函数返回值,那么会得到一个结果是None对象,而None表示没有任何值. 函数中的return语句和print语句的区别 return是返回数值的意思,比如定义两个函数,一个是有返回值,另一个用print语句,…

python中函数返回值的方式有2种: 1.return语句 说明:return语句执行完后,函数后续的代码将不会被执行 2.yield语句 说明:yield语句返回的是一个迭代器对象,可以通过next(a)(a为函数的实例对象)来调用. yield后面的代码照样不会被执行. >>> def a(): ... ,): ... yield i ... print('over') ... >>> a() <generator object a at 0x0000000…