目录 1.参数解包:方法调用中的*表达式和**表达式 2.参数解包:方法定义中的*表达式和**表达式 3.在元组,列表,集合和字典中解包 4.Extended Unpacking:赋值表达式左边的*表达式 1.参数解包:方法调用中的*表达式和**表达式 如果语法*表达式出现在函数调用中,则该表达式必须是可迭代的. 这些可迭代集合的元素被视为附加的位置参数. 对于调用f(x1, x2, *y, x3, x4),如果y等于序列[y1,...,yM],则等效于调用f(x1, x2, y1, ...,

一.函数介绍 函数定义:函数时组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段. 我们已经知道python提供了许多内建函数,print(), type()等.我们也可以自己创建函数,这被叫做用户自定的函数. 定义一个函数 定义是遵守的简单的规则: 以def关键字开头,后接函数标识符名称和圆括号(),然后以冒号:结尾(第一行也叫函数头) 圆括号中放入参数名(形参),如果没有,可以留空 函数头的下一行,缩进4个空格,开始写函数体 函数体中可以有return [表达式]语句,返回一个值给调

一.可变参数 定义函数时,有时候我们不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以).此时,可用包裹(packing)位置参数(*args),或者包裹关键字参数(**kwargs),来进行参数传递,会显得非常方便. 1.包裹位置传递 def send_sms(*args): # 可变参数,参数组 print('phones',args) def say(word): print(word) say(word='nihao') send_sms(110,138,119) say('nihao')

上节课总结 1.三元运算 name=“name1”if 条件 else “name2” 2.深浅拷贝 数字.字符串 深浅,都一样 2.其他 浅拷贝:只拷贝第一层 深拷贝:不拷贝最后一层 3.set集合 无序,不重复 交集.并集.差集.各种集 4.函数 1.def 2.函数名,参数 3.功能 4.返回值   参数 普通参数 指定参数 默认参数,默认参数只能放到最后面 动态参数 *args>=元组 **kwargs>=列表 全局变量 global *************************

Python 表达式 i += x 与 i = i + x 等价吗? 看个例子 a = [1, 2, 3] b = a # 写法一 b += [4] # 写法二 # b = b + [4] print(id(a), a) print(id(b), b) 两种不同的写法,结果不一致 写法一结果: 2305441971976 [1, 2, 3, 4] 2305441971976 [1, 2, 3, 4] 写法二结果 2113739341576 [1, 2, 3] 2113739385672 [1,

python注释.脚本参数.字节码 --道心 python安装 1.下载安装包 https://www.python.org/downloads/ 2.安装 默认安装路径:C:\python27 3.配置环境变量 [右键计算机]-->[属性]-->[高级系统设置]-->[高级]-->[环境变量]-->[在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行,双击] --> [Python安装目录追加到变值值中,用 : 分割] 如:原来的值;C:\python27,切记前面有分号

python matplotlib 中文显示参数设置 方法一:每次编写代码时进行参数设置 #coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号#有中文出现的情况,需要u'内容'方法二:import matplotlibmatplotlib.matplotl

有时候把Python函数调用的命名参数都收集到一个dict中可以更方便地做参数检查,或者直接由参数创建attribute等.更简单的理解就是def foo(*args, **kwargs): pass可以接受所有的参数,其中kwargs就是命名参数字典,那么直接在函数外面套个foo却不能达到目的,一个比较简单的实现是这样的: def annotation(**annotations): """ A decorator to collect all named args to

python基础——函数的参数 定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了.对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解. Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大.除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数.可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码. 位置参数 我们先写一个计算x2的函数: def power(x): ret

一.python中的函数参数形式 python中函数一般有四种表现形式: 1.def function(arg1, arg2, arg3...) 这种是python中最常见的一中函数参数定义形式,函数参数之间用逗号分隔,调用的时候的参数必须与定义的时候相同,且参数顺序与形参一一对应. def myfunction(a, b): print a,b #正确调用 myfunction(3,7) #错误调用 myfunction(3) myfunction(2, 3, 5) 2.def functio

Python 能执行简单的计算器的功能: 如>>2+2 ==> 4,1/2==>0.5或者这样写1/2.0==>0.5(取浮点型) 1//2 ==>0 ("//"会强行取整) -3**4 ==>-81(幂函数运算级高于一级运算,类似于==>-(3**4)),若想实现结果为正应写:(-3)**4 也可以写成函数pow(3,4) abs(-1)==>1 (abs取整) round(0.6)==>1(round四舍五入) 引用模块:

python类(class)中参数self的简单解释 1.self只有在类的方法中才会有,其他函数或方法是不必带self的. 2.在调用时不必传入相应的参数.3.在类的方法中(如__init__),第一参数永远是self,表示创建的类实例本身,而不是类本身.4.可以把对象的各种属性绑定到self.5.self代表当前对象的地址.self能避免非限定调用造成的全局变量.6.self不是python的关键字,也可以用其他名称命名,但是为了规范和便于读者理解,推荐使用self.    python中的

先来看个例子: def foo(*args, **kwargs): print 'args = ', args print 'kwargs = ', kwargs print '---------------------------------------' if __name__ == '__main__': foo(1,2,3,4) foo(a=1,b=2,c=3) foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3) foo('a', 1, None, a=1, b='2', c=3) 输出

默认参数:  Python是支持可变参数的,最简单的方法莫过于使用默认参数,例如: def getSum(x,y=5): print "x:", x print "y:", y print "x+y :", x + y getSum(1) # result: # x: 1 # y: 5 # x+y : 6 getSum(1,7) # result: # x: 1 # y: 7 # x+y : 8 可变参数: 另外一种达到可变参数 (Variabl

使用sys模块 使用sys模块里的argv参数,用来保存参数值 import sys #sys.argv的作用是获取到运行python文件时,传入的参数 #默认如果运行python文件不传参数,argv里面只有一个参数,就是当前这个文件的文件名 import flask server=flask.Flask(__name__) @server.route('/') def index(): return 'ok' if len(sys.argv)>1: port=sys.argv[1] if p

在 C/C++ 中,传值和传引用是函数参数传递的两种方式,在Python中参数是如何传递的?回答这个问题前,不如先来看两段代码. 代码段1: def foo(arg): arg = 2 print(arg) a = 1 foo(a) # 输出:2 print(a) # 输出:1 看了代码段1的同学可能会说参数是值传递. 代码段2: def bar(args): args.append(1) b = [] print(b)# 输出:[] print(id(b)) # 输出:4324106952 b

python中的魔法参数:*args和**kwargs def foo(*args, **kwargs):print 'args = ', argsprint 'kwargs = ', kwargsprint '---------------------------------------'if __name__ == '__main__':foo(1,2,3,4)foo(a=1,b=2,c=3)foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3)foo('a', 1, None, a=1, b=

函数的参数好几种类型:包括位置参数.默认参数.可变参数.关键字参数.命名关键字参数. 廖大神python学习笔记,大神网站:百度搜索“廖雪峰的官网” 1.位置参数:调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数. 我们先写一个计算x平方的函数: def power(x): return x * x 对于power(x)函数,参数x就是一个位置参数. 当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x: >>> power(5) 25 >>> power(15) 225

 通过观察程序和运行结果我们发现,传参时将1传给了a,将2传给了b,将3,4,5传给了*args,将m=6,n=7,p=8传给了**kwargs.为什么是这样传参呢?*args和**kwargs又是什么呢? *args表示任何多个无名参数,它是一个tuple,所以将3,4,5传给了*args: **kwargs表示关键字参数,它是一个dict,所以将m=6,n=7,p=8传给了**kwargs. 并且同时使用*args和**kwargs时,必须*args参数列要在**kwargs前. 下面用代码

def debug(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 指定宇宙无敌参数 print "[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__) print 'Prepare and say...',       return func(*args, **kwargs) return wrapper # 返回 @debug def say(something): print "hello {}!"

函数参数的使用 def foo(x,y): pass foo(1,2) 形参:就是变量名 实参:就是变量值 形参:位置形参,默认参数,*args,命名关键字参数,**kwargs 实参: 按位置传值的叫位置实参 按关键字key=value的形式传值叫关键字实参 位置实参,关键实参 def register(name,age): pass def wrapper(*args,**kwargs): #args=(1,2,3),kwargs={'a':1,'b':2,'c':3} register(*