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
在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10在如今的数据驱动世界,数据分析师在各行各业中扮演着至关重要的角色。随着企业越来越依赖数据决策,数据分析职位的需求不断增加 ...
2024-11-10在信息爆炸的时代,做出正确的数据分析方法选择变得尤为重要。这不仅影响到数据分析的准确性,更关系到最终的决策效果。本文将详 ...
2024-11-10在当今竞争激烈的市场环境中,准确地把握市场动态和消费者需求是企业成功的关键。数据分析以其科学严谨的方法论,成为市场研究的 ...
2024-11-09在数据驱动的世界中,准确的数据分析是成功决策的基石。然而,数据分析的准确性并非一蹴而就,它需要多种方法和步骤的综合应用。 ...
2024-11-09推动银行的数字化转型是一个复杂且多维度的过程,涉及从战略、技术、组织到业务的多方面综合考量。这不仅仅是技术层面的变革,更 ...
2024-11-09国有企业作为国家经济的重要支柱,在提升经济效益和市场竞争力方面扮演着关键角色。然而,面对日益激烈的市场竞争和复杂的经济环 ...
2024-11-09