参数在函数中使用,顾名思义.可选参数就是:这个参数是可选的 也就是可有可无 我们来看一下这个例子: ver 1: 1.定义一个迭代输出列表元素的函数myPrint 2.参数为 列表 def myPrint(myList): for item in myList: print(item) 运行测试一下: myL=['Python','JAVA','C++'] myPrint(myL) <<< Python <<< JAVA <<< C++ ver 2:

在Python中,作为默认参数的一定要是不可变对象,如果是可变对象,就会出现问题,稍不注意,就会调入陷阱,尤其是初学者,比如我(┬＿┬). 我们来看一个例子. def add(L=[]): L.append(1) return L L = [1, 2, 3] newL = add(L) print(newL) newL = add(newL) print(newL) testL = add() print(testL) testL = add() print(testL) testL = add

前言 下面就开始总结C#4.0的一些变化了, 也是这本书中最后的一点内容了, 这一部分终于要更新完了. 同时感觉再来读第二遍也有不一样的收获. 今天很嗨的是武汉下雪了,明天周六,一切都是这么美好.哈哈哈.主要内容有: 可选参数和命名实参, 泛型的可变性, 动态类型 1,可选参数和命名实参1.1可选参数可选参数和命名实参就如同一对好基友, 因为它们经常一起使用. 可选参数重在"可选", 即在调用方法时, 该参数可以明确指定实参, 也可以不指定实参.如下代码: class Program

最近在搞python的过程中需要用到给函数传可变参数..所以去网上找前人的帖子学习了一下 为了尊重原作者,这里附上链接:http://www.cnblogs.com/tqsummer/archive/2011/01/25/1944416.html 刚学用Python的时候,特别是看一些库的源码时,经常会看到func(*args, **kwargs)这样的函数定义,这个*和**让人有点费解.其实只要把函数参数定义搞清楚了,就不难理解了. 先说说函数定义,我们都知道,下面的代码定义了一个函数func

optpars是python中用来处理命令行参数的模块,可以自动生成程序的帮助信息,功能强大,易于使用,可以方便的生成标准的,符合Unix/Posix 规范的命令行说明.使用 add_option() 来加入选项,使用 parse_args() 来解析命令行. add_option()中参数 第一个参数表示option的缩写,以单个中划线引导,例如-f.-d,只能用单个字母,可以使用大写;第二个参数表示option的全拼,以两个中划线引导,例如--file.--Opencv_version; 第

作者:達聞西链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 5.2.4 函数.生成器和类 还是从几个例子看起: def say_hello(): print('Hello!') def greetings(x='Good morning!'): print(x) say_hello() # Hello! greetings() # Good morning! greetings("Wh

使用过Linux/Unix的人都会知道,命令行下的很多命令都需要参数,在C语言中添加和解析参数比较繁琐.Python中提供了optparse模块可以非常方便地处理命令行参数.   1  命令行参数的样子 我们一般在使用命令行程序的时候,可能会看到大约这样的样子(这是我写的一个简单命令行帮助列表): Usage: run.py [options] args Options: --version show program's version number and exit -h, --help sh

其实也不能说是陷阱,只是一个不容易注意到的地方,尤其是有其他java/c++类编程语言经验的人员,这里涉及到python的一个特点,所以笔者说是陷阱只是一个噱头而已. def test(item, buf = []): buf.append(buf) print buf 非常简单的一个函数,功能非常简单,现在看下面的调用代码 test('younger') test('shen') 输出: ['younger'] ['younger', 'shen'] 该函数初衷是希望当没有提供默认的buff参

1)class类包含: 类的属性:类中所涉及的变量 类的方法:类中函数 2)_init_函数(方法) 1.首先说一下,带有两个下划线开头的函数是声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问. 2.init函数(方法)支持带参数的类的初始化 ,也可为声明该类的属性 3.init函数(方法)的第一个参数必须是 self(self为习惯用法,也可以用别的名字),后续参数则可 以自由指定,和定义函数没有任何区别. 3)函数定义 Python编程中对于某些需要重复调用的程序,可以使用函数进行定义,基本

代码举例: # 函数可选参数举例,hoppy参数可传可不传 def getinfo(name, age, hoppy=''): if hoppy: print("name:", name.title(), "age:", age, "hoppy:", hoppy) else: print("name:", name.title(), "age:", age) getinfo('mike', 25) geti

在django官方文档中有比较详细的介绍,在此我按照自己的理解适当的阐述一下: return render_to_response(①'my_template.html', ②my_data_dictionary, ③context_instance=RequestContext(request) )①template_name 毫无疑问这个就是你要渲染的模板的路径下的模板名,(一个.html文件),注意:这个参数是必须要求有的,假如没有的话是会报错的.(官方文档阐述:The full name

定义函数的时候,在参数前加了一个 * 号,函数可以接收零个或多个值作为参数.返回结果是一个元组. 传递零个参数时函数并不报错,而是返回一个空元组.但以上这种方法也有局限性,它不能收集关键字参数. 对关键字参数进行收集的另一种 收集参数 机制:使用两个星号 ( ** ) ,用法同上.最后返回一个以参数名为键.参数值为键值的字典. * 和 ** 是可以一起使用的,返回特定的结果. 参数收集的用处之一是使我们编写函数时不用头疼将 N 多个参数都塞在一个括号里,既美观又省事.用处之二便是: * :可以将

在我们平时写需求的时候,如果没有了解到以下知识点,可能会出现这样的问题,掉进坑里面,甚至很难找到问题的根源.下面我们来看看使用可变默认参数(Mutable default arguments)时会出现什么诡异的情况. 你可能写了以下函数,它有一个默认参数是一个list: def append_to(element, to=[]): to.append(element) return to 然后调用该函数: my_list = append_to(12) print(my_list) my_oth

函数定义 在函数定义中使用*args和**kwargs传递可变长参数. *args用作传递非命名键值可变长参数列表(位置参数); **kwargs用作传递键值可变长参数列表 函数调用 在调用函数时,使用*args和**kwargs def get_record(cls, kwargs): return cls.objects.filter(**kwargs)  

import argparseparse = argparse.ArgumentParser()parse.add_argument("a", help="params means")parse.add_argument("-C", "--gc", default="count")parse.add_argument("--ga", help="params means ga&

直接上代码 class Company: def __init__(self, name, staffs=[]): self.name = name self.staffs = staffs def add(self, staff_name): self.staffs.append(staff_name) def remove(self, staff_name): self.staffs.remove(staff_name) if __name__ == "__main__": com

在定义函数的时候,如果函数的参数有默认值,有两种类型的参数,一种是整数,字符串这种不可变类型,另一种是列表这种可变类型,对于第一种情况没有什么特殊的地方,但是对于可变类型,有一个微妙的小陷阱. 可变类型以及小陷阱: # coding=utf-8 def append_item(item, list1=[]): list1.append(item) return list1 print(append_item((1))) # [1] print(append_item((2))) # [1, 2]

arr = [1,2,2,2,2,3,3,3] arr = collections.Counter(arr) b = max(arr.keys(),key = arr.get) 这个时候b为arr中元素个数最多的对应的值,2 若直接max(arr) 则b为3

python中的命令行参数 python中有一个模块sys,sys.argv这个属性提供了对命令行参数的访问.命令行参数是调用某个程序时除程序名外的其他参数. sys.argv是命令行参数的列表 len(sys.argv)是命令行参数的个数 下面我们用一个简单的例子来说明一下. #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import sys ##加载sys这个模块. for i in range(len(sys.argv)): print "第%d个参数是:%s"

今天在写代码的时候遇到了一个关于parser的一些小坑,记录在此备用. 我们知道在python中可以用argprase来传递一些参数给代码执行,来看下面的例子,假设现在有一个test文件夹,下面有3个python文件,分别用a.py:b.py:c.py来表示,目录树如下. 每一个的初始代码为一个简单的print函数. #a.py def out_a(): print("I am a.py") if __name__ == '__main__': out_a() #b.py def ou

python中的有默认参数和可变参数之分 默认参数arg 可变参数args, kargs 默认参数arg就是调用指定参数 可变参数*arg调用时传入的的参数会被python自动包装为列表 可变参数kargs调用时传入的的参数会被python自动包装为字典,并且当你定义字典的时候是不可以直接传入的,那样python会报错,你得在字典前面加上""号,那样就能正常运行了