python可变参数*args 和 **kwargs

本文介绍了Python中*args和**kwargs的使用方法,通过示例详细解释了如何利用它们来处理不定数量的位置参数和关键字参数。

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可变变量并不是一定要写成*args**kwargs,只有变量名称前的*才是必须的,如果你喜欢,可以写成*var**vars,而写成*args**kwargs只是一个通俗的命名约定。

*args的用法

*args**kwargs主要用于函数定义。 你可以将不定数量的参数传递给一个函数。
可以预先并不知道, 函数使用者会传递多少个参数给你, 所以在这个场景下使用这两个关键字。 *args是用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数,例如:

def test_var_args(f_arg, *argv):
    print("first normal arg:", f_arg)
    for arg in argv:
        print("another arg through *argv:", arg)

test_var_args('yasoob', 'python', 'eggs', 'test')

代码输出的结果为:

first normal arg: yasoob
another arg through *argv: python
another arg through *argv: eggs
another arg through *argv: test

**kwargs允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给一个函数。 如果你想要在一个函数里处理带名字的参数, 你应该使用**kwargs。例如:

def greet_me(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print("{0} == {1}".format(key, value))
greet_me(name="liping")

代码输出结果为:

name == liping

现在你可以看出我们怎样在一个函数里, 处理了一个键值对参数了。

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、COSO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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