Python基础——函数

Python基础——函数


1. 函数的定义和调用

1.1 形参与实参

Python中函数的定义语法一般为:

def func_name(arg1, arg2, arg3):
    """docstring"""
    operations
    return result   # 有些函数没有return语句

其中’args’被称为形参,在函数调用的过程中将实参传递给这些形参。函数的调用可以为顺序调用和关键字调用。其中位置调用需要输入的实参与形参保持相同的顺序,而关键字调用则不需要。另外,函数调用可以同时采用关键字调用和顺序调用,但是顺序调用需在关键字调用之前。

result1 = func_name(value1, value2, value3)                 # 位置调用
result2 = func_name(arg1=value1, arg2=value2, arg3=value3)  # 关键字调用

1.2 形参的默认值

另外,在函数定义时可以给函数的形参设定默认值,但是没有默认值的形参要放在有默认知的前面。

def func_name(arg1, arg2, arg3=0):
    """docstring"""
    operations
    return result   # 有些函数没有return语句

这样,在调用时可以给arg3赋值,也可以不赋值。

result1 = func_name(value1, value2)                         # 使用arg3默认值
result2 = func_name(arg1=value1, arg2=value2, arg3=value3)  # 给arg3赋新值

1.3 任意数量的实参和任意数量的关键字实参

在形参中,使用*args接受任意数量的形参,而使用**keys接受任意数量的关键字形参。这样的好处是可以灵活处理参数个数未定的情况。

def func1(*args):
    for value in args:
        print(value)

def func2(**args):
    my_dict = {}
    for key, value in args.items():
        print(key, value)

func1('You', 'Are', 'My', 'Little', 'Panda', 'Bear')
func2(First='Joey', Last='Mao')

运行结果为:

You
Are
My
Little
Panda
Bear
First Joey
Last Mao
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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