京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python函数中定义参数的四种方式
Python中函数参数的定义主要有四种方式:
1. F(arg1,arg2,…)
这是最常见的定义方式,一个函数可以定义任意个参数,每个参数间用逗号分割,用这种方式定义的函数在调用的的时候也必须在函数名后的小括号里提供个数相等
的值(实际参数),而且顺序必须相同,也就是说在这种调用方式中,形参和实参的个数必须一致,而且必须一一对应,也就是说第一个形参对应这第一个实参。例如:
代码如下:
def a(x,y):print x,y
调用该函数,a(1,2)则x取1,y取2,形参与实参相对应,如果a(1)或者a(1,2,3)则会报错。
2. F(arg1,arg2=value2,…)
这种方式就是第一种的改进版,提供了默认值,例如:
代码如下:
def a(x,y=3):print x,y
调用该函数,a(1,2)同样还是x取1,y取2,但是如果a(1),则不会报错了,这个时候x还是1,y则为默认的3。上面这俩种方式,还可以更换参数位置,比如a(y=4,x=3)用这种形式也是可以的。
3. F(*arg1)
上面两种方式是有多少个形参,就传进去多少个实参,但有时候会不确定有多少个参数,则此时第三种方式就比较有用,它以一个*加上形参名的方式来表示这个函
数的实参个数不定,可能为0个也可能为n个。注意一点是,不管有多少个,在函数内部都被存放在以形参名为标识符的元组中。
代码如下:
def a(*x):print x
>>> a(1,2,3)
(1, 2, 3)
>>> a(x=1,y=2,z=3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: a() got an unexpected keyword argument 'x'
4. F(**arg1)
形参名前加两个*表示,参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中,这时调用函数的方法则需要采用arg1=value1,arg2=value2这样的形式。
代码如下:
def a(**x):print x
>>> a(x=1,y=2,z=3)
{'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} #存放在字典中
>>> a(1,2,3) #这种调用则报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: a() takes exactly 0 arguments (3 given)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01