京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小议Python中自定义函数的可变参数的使用及注意点
Python函数的默认值参数只会在函数定义处被解析一次,以后再使用时这个默认值还是一样,这在与可变参数共同使用时便会产生困惑,下面就来小议Python中自定义函数的可变参数的使用及注意点
可变参数
Python的可变参数有两种,一种是列表类型,一种是字典类型。列表类型类似 C 中的可变参数,定义方式为
def test_list_param(*args) :
for arg in args :
print arg
其中 args 是一个 tuple。
字典类型的可变参数:
def test_dict_param(**args) :
for k, v in args.iteritems() :
print k, v
其中 args 是一个 dictionary
可以分别传递 tuple 和 dictionary 给相应的可变参数,格式如下
a = (1, 2, 3)
b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"}
test_list_param(*a)
test_dict_param(**b)
带默认参数的函数
函数的带默认值参数能够很大程度上方便我们使用:一般情况下可以省略传参使用参数的默认值,也可以主动传参;调用的时候也不用在意参数的顺序方便使用,并且直接、显式;甚至还能用来当作魔法值,做一些逻辑上的控制。
但是由于python的默认值参数只会在函数定义处被解析一次,此后每次调用函数的时候,默认值参数都会是这个值了。碰到一些不可变的数据类型比如:整型,字符串,元祖之类的还好,但如果碰到可变类型的数据比如数组的话,就会有发生一些意想不到的事情。
让我们举一个简单的例子说明一下:
def add_to(num, target=[]):
target.append(num)
print id(target), target
add_to(1)
# Output: 39003656, [1]
add_to(2)
# Output: 39003656, [1, 2]
add_to(3)
# Output: 39003656, [1, 2, 3]
很显然如果你是想每次调用函数都能得到一个新的包含期望结果的数组,肯定不能如愿了。函数add_to的参数target在函数第一次被解析的时候会被赋值成空的数组,因为只会被解析一次,以后每次调用的时候都会在这个target变量的基础上进行操作,变量的id值也完全一样。想要得到预期的结果,可以为这种可变数据类型的参数指定一个None来表示空值:
a = (1, 2, 3)
b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"}
test_list_param(*a)
test_dict_param(**b)
在python的世界里,参数是按标识符传递(粗暴点解释就是按引用传递的),你需要担心的是参数的类型是否是可变的:
>>> def test(param1, param2):
... print id(param1), id(param2)
... param1 += 1
... param2 += 1
... print id(param1), id(param2)
...
>>> var1 = 1
>>> var2 = 2
>>> print id(var1), id(var2)
36862728 36862704
>>> test(var1, var2)
36862728 36862704
36862704 36862680
可变的数据类型,函数局部作用域里面的任何改变会保留在数据上;不可变的数据类型,发生的任何改变都只会体现在新生成的局部变量上,如同上面的列子中所示的效果,读者可以对比一下。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02