
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
SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29