京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
C++里函数可以设置缺省参数,Java不可以,只能通过重载的方式来实现,python里也可以设置默认参数,最大的好处就是降低函数难度,函数的定义只有一个,并且python是动态语言,在同一名称空间里不能有想多名称的函数,如果出现了,那么后出现的会覆盖前面的函数。 
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
看看结果:
>>> power(5)
25
>>> power(5,3)
125
注意: 必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错。
建议:*当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
默认参数也有坑,看看下面的代码,先定义一个list,添加一个end再返回:
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
看看调用结果:
>>> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']
这里需要解释一下,Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[]。此时L指向[]。所以如果L中的内容改变了,下次调用引用的内容也就不再是[]了。所以要牢记一点定义默认参数必须指向不可变对象!。
可变参数
第一种方法,传入的参数为一个list或者tuple。
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
调用方式:
>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84
第二种方式,直接传入多个参数,函数内部会自动用一个tuple接收。
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
调用方式:
>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0
这个时候如果还想把一个list或者tuple里的数据传进去,可以这样:
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14
关键字参数
关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
def person(name, age, **kw):
print 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw
调用示例:
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
参数组合
在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数,这4种参数都可以一起使用,或者只用其中某些,但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
递归函数
基本的也没什么可讲的,和Java/C++里一样,就是调用本身的一种。这里重点介绍一下尾递归优化。事实上尾递归和循环效果是一样的,很显然的一个优点那就是可以防止递归调用栈溢出。
定义:在函数返回的时候调用自身,并且,return语句不能包含表达式。编译器或者解释器可以对其做优化,无论调用多少次,只占用一个栈帧,不会出现溢出的情况。
举个简单的例子,以阶乘函数为例:
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
如果传入的n很大,就可能会溢出,这是由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式,就不是尾递归了。把代码改一下:
def fact(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
默认参数陷阱
Python的函数定义提供了默认参数这个选择,使得函数的定义和使用更加的灵活,但是也会带来一些坑,例如之前的一个例子:
函数定义:
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
调用函数的结果:
>>> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']
很明显这个与函数的定义初衷不符,用一句话解释就是:
Default values are computed once, then re-used.
为了深入研究这个问题,我们来看看另一个例子:
# coding=utf-8
def a():
print "a executed"
return []
def b(x=a()):
print "id(x):", id(x)
x.append(5)
print "x:", x
for i in range(2):
print "不带参数调用,使用默认参数"
b()
print b.__defaults__
print "id(b.__defaults__[0]):", id(b.__defaults__[0])
for i in range(2):
print "带参数调用,传入一个list"
b(list())
print b.__defaults__
print "id(b.__defaults__[0]):", id(b.__defaults__[0])
NOTE:稍微解释一下,所有默认值都存储在函数对象的__defaults__属性中,这是一个列表,每一个元素均为一个默认参数值。
来看看输出结果:
a executed
不带参数调用,使用默认参数
id(x): 140038854650552
x: [5]
([5],)
id(b.__defaults__[0]): 140038854650552
不带参数调用,使用默认参数
id(x): 140038854650552
x: [5, 5]
([5, 5],)
id(b.__defaults__[0]): 140038854650552
带参数调用,传入一个list
id(x): 140038854732400
x: [5]
([5, 5],)
id(b.__defaults__[0]): 140038854650552
带参数调用,传入一个list
id(x): 140038854732472
x: [5]
([5, 5],)
id(b.__defaults__[0]): 140038854650552
简单分析一下输出结果:
第1行
在定义函数b(),即执行def语句,代码第7行def b(x=a()):的时候,这句话使用了默认参数,所以在定义的时候会计算默认参数x的值,这个时候会调用a(),所以打印出了a executed。
第2~6行
第一次执行循环,代码第14行调用b()没有传递参数,使用默认参数,此时x=[],所以调用一次之后
print b.__defaults__
输出结果为
复制代码 代码如下:
([5],)
第7~11行
第二次循环,代码第14行调用b()没有传递参数,使用默认参数。
注意:默认参数只会计算一次,也就是说那个内存区域就固定了,但是这个地址所指向的是一个list,内容可以改变,此时由于上一次调用x: [5],所以
print b.__defaults__
输出结果为
([5, 5],)
第12~16行
第二个循环语句,第一次循环,代码第20行传入一个空的list,所以不使用默认参数,此时x=[],所以
print b.__defaults__
输出结果为
复制代码 代码如下:
([5],)
第18~21行
第二个循环语句,第二次循环,代码第20行传入一个空的list,所以也不使用默认参数,此时仍然是x=[],所以
print b.__defaults__
输出结果依然为
复制代码 代码如下:
([5],)
函数也是对象,因此定义的时候就被执行,默认参数是函数的属性,它的值可能会随着函数被调用而改变。其他对象不都是如此吗?
牢记: 默认参数必须指向不变对象!代码改一下如下:
# coding=utf-8
def a():
print "a executed"
return None
def b(x=a()):
print "id(x):", id(x)
if x is None:
x = []
x.append(5)
print "x:", x
for i in range(2):
print "不带参数调用,使用默认参数"
b()
print b.__defaults__
print "id(b.__defaults__[0]):", id(b.__defaults__[0])
for i in range(2):
print "带参数调用,传入一个list"
b(list())
print b.__defaults__
print "id(b.__defaults__[0]):", id(b.__defaults__[0])
此时的输出结果看看是什么:
a executed
不带参数调用,使用默认参数
id(x): 9568656
x: [5]
(None,)
id(b.__defaults__[0]): 9568656
不带参数调用,使用默认参数
id(x): 9568656
x: [5]
(None,)
id(b.__defaults__[0]): 9568656
带参数调用,传入一个list
id(x): 140725126699632
x: [5]
(None,)
id(b.__defaults__[0]): 9568656
带参数调用,传入一个list
id(x): 140725126699704
x: [5]
(None,)
id(b.__defaults__[0]): 9568656
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 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 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 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 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 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 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 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, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 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”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23