py-函数的参数

最新推荐文章于 2023-03-28 15:21:41 发布
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Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。

 

 

 

 

rm_ing
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Python学习——函数参数详解
Qhumaing的博客
02-01 1303
本文旨在深入探讨Python函数中的参数传递机制及其在不同场景下的应用。为此，我们系统地分析了函数定义中各类参数类型及其使用方法，并通过实例展示了它们的特点和应用场景。
python3-函数与参数以及空值
The research on computer technolog
11-27 1143
Python定义函数使用关键字 def，后跟函数名与括号内的形参列表。函数语句从下一行开始，并且必须缩进。程序2-7-10-1.py定义了函数getSum，完成参数求和后返回。#!程序2-7-10-1.py执行结果如下：110程序2-7-10-1.py执行过程如下：1、定义函数getSum，使用def关键字+函数名getSum的方式进行定义，参数为括号内的4个变量x1、x2、x3、x4。函数的执行体为函数定义的下一行，共2行。
Python 函数的参数
syztoo
11-14 213
一、位置参数 def power(x): return x * x 对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。 二、默认参数 def power(x, n=2): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s 参数 n 就是一个默认参数，默认...
Python命令行参数学习
zenRRan的博客
04-09 394
阅读大概需要5分钟作者weak_time编辑 zenRRan原文链接http://blog.163.com/weak_time/blog/static/2585280912016933...
python函数的参数
Gordennizaicunzai的博客
10-29 422
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。 Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
python从命令行获取参数_python从命令行获取参数操作
weixin_36478447的博客
03-02 1514
python从命令行获取参数一： 简单用法 从命令行获取参数两种方式： 1、通过sys.argv参数获取：代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-import sys#获取输入参数，对输入参数进行分析#第一种获取输入参数的方式 sys.agrv是一种listprint '输入参数的个数为：', len(sys.argv),'个'print '输入的参数列表为：' , str(s...
py代码-函数函数函数函数
07-14
"py代码-函数函数函数函数"的标题和描述暗示我们将深入探讨Python中的函数使用和相关概念。 1. **定义函数**： 在Python中，我们使用`def`关键字来定义函数。例如： ```python def my_function(param1, param2):...
demo-9-函数的参数总结.py
04-29
demo-9-函数的参数总结.py
absl-py-1.4.0.tar.gz
05-04
- `src/`: 源代码目录，包含 `absl-py` 库的各个模块和函数。 - `tests/`: 测试代码，用于验证库的功能是否正常。 - `docs/`: 可能包含项目的文档，如 Sphinx 生成的 HTML 文档。 使用 `absl-py` 的方法通常是通过 ...
absl-py-0.8.1.tar.gz
05-09
7. **测试和验证**：`absl-py` 提供了一些辅助函数来帮助编写测试用例和验证代码，确保模型和代码的质量。 8. **异常处理**：库中的异常处理模块可以帮助开发者更好地捕获和处理错误，提高代码的健壮性。 9. **...
py（可变参数练习）
luxunlx123的博客
09-06 243
“”" ** 案例1: 编写一个函数cacluate, 可以接收任意多个数,返回的是一个元组. 元组的第一个值为所有参数的平均值, 第二个值是大于平均值的所 有数. **案例2: 编写一个函数, 接收字符串参数, 返回一个元组,‘ehllo WROLD’ 元组的第一个值为大写字母的个数, 第二个值为小写字母个数. **案例3: 编写函数, 接收一个列表(包含30个1~100之间的随机整形数)和 一...
python获取参数
weixin_33827965的博客
08-14 145
#!/usr/bin/envpython #encoding=utf-8 importsys defsystest(): first=sys.argv[1] printfirst defjudgeargv(): total=len(sys.argv) iftotal!=2: print"参数个数不等...
py中sys模块之获取参数
luxunlx123的博客
09-27 159
import os import sys print(sys.argv) #获取脚本传递的第一个参数 print(sys.argv[0]) #获取脚本传递的第二个参数 print(sys.argv[1]) print(sys.version[:3]) if sys.version[0] == '2': print('running in python2...') el...
py函数操作
weixin_44606252的博客
02-12 384
声明和调用 什么是函数？ 生活中~通过调用行为，执行一个过程 通过名称~调用执行一个函数 生活中：行为，包含了一系列操作过程的行为 代码中：封装了大量代码的代码块，代码块进行了命名 声明函数 def关键字：defined定义 def 函数名称(函数中代码执行需要的参数列表): 函数中执行的代码块 [return 返回值] 文档中：如果在操作语法说明中出现了方括号~表示...
【Python学习 】Python获取命令行参数的方法
WANGJUNAIJIAO的博客
12-29 6561
识别到的参数有6个，分别是脚本名 test.py，参数 1 为：ouyangpeng，参数 2 为：csdn，命令行选项 -u 和 -p 都被识别为参数了，这样不合理，因此我们需要引入getopt模块来识别命令行选项。在 Python 中，sys 模块是一个非常常用且十分重要的模块，通过模块中的 sys.argv 就可以访问到所有的命令行参数，它的返回值是包含所有命令行参数的列表(list)，观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
py中函数形参的四大参数
luxunlx123的博客
09-06 318
“”" 参数：形参 实参 形参：位置参数 默认参数 可变参数 关键字参数 “”" #位置参数：形参和实参个数 位置必须保持一致 def getInfo(name,age): print(name,age) getInfo('lx',22) getInfo(22,'lx') #默认参数 形参和实参可以不一致，如果没有传递值，用默认值 def mypow(x,y=2): prin...
py 方法中的形参,实参与方法参数
yichudu
03-20 1027
1.描述 以def 开头, 缩进的代码块为函数体. 函数声明中可以为形参指定默认值, 含默认值的形参一般放在普通形参的后面. 调用时的实参可以指定参数名字. 2.例子 def f_greet(name,greeting='hello'): print(greeting,name+'!') f_greet('cc') f_greet(name='cc') f_greet(...
获取Python函数信息的方法
Python热爱者的博客
03-28 1323
Python的反射机制可以动态获取对象信息以及动态调用对象，本文介绍如何获取对象中的函数注释信息以及参数信息。
python 不定参数
pzqingchong的专栏
02-18 403
Python中*args 和**kwargs的用法 2012-11-01 15:15 29459人阅读 评论(5) 收藏 举报  分类： Python（10）  版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 好久没有学习python了，应为工作的需要，再次拾起python，唤起记忆。 当函数的参数不确定时，可以使用*args
py-spy
最新发布
03-28
<think>好的，用户想了解如何使用py-spy这个Python性能分析工具。首先，我需要回忆一下py-spy的基本信息。记得它是一个采样分析器，不需要修改代码，可以直接附加到运行的进程上，这对生产环境可能很有用。用户可能已经知道基本概念，但需要具体的使用步骤和示例。 接下来，我应该检查用户提供的引用内容。引用1提到py-spy可以实时查看性能瓶颈和内存使用，引用3是关于cProfile的使用示例，可能和py-spy的用法不同，但用户明确问的是py-spy，所以重点在引用1的信息。 用户可能需要安装步骤。常见的安装方式是通过pip，所以需要确认py-spy是否在PyPI上。是的，通常可以用`pip install py-spy`安装，但可能需要Rust工具链，因为py-spy是用Rust写的。这点需要提醒用户，安装前可能需要安装Rust。 然后，基本用法包括记录性能数据生成火焰图。常用的命令是`py-spy record -o output.svg --pid PID`，其中PID是目标进程的ID。或者直接运行脚本并记录，比如`py-spy record -o profile.svg -- python script.py`。这些命令需要详细说明，让用户知道如何替换自己的脚本和参数。 还有实时监控功能，使用`py-spy top --pid PID`，这类似于top命令，可以实时查看函数调用情况。这对调试长时间运行的程序很有帮助。 另外，用户可能关心权限问题，特别是在Linux上，附加到进程可能需要sudo权限，这点需要提醒，避免用户遇到权限错误。 关于内存分析，虽然引用1提到内存使用情况，但py-spy主要侧重于CPU性能分析，内存分析可能需要其他工具，但可以提到相关选项，比如`--memory`参数是否存在，需要查阅文档确认。目前不确定，可能需要说明CPU分析为主，或检查py-spy的文档是否有内存分析功能。 生成火焰图后，用户可能需要如何解读，可以建议使用浏览器打开SVG文件，并解释火焰图的基本看法，比如宽度代表时间占比，层级代表调用栈。 最后，注意事项部分需要包括安装依赖、权限、生产环境使用的安全性，以及与其他工具（如cProfile）的区别，比如采样分析 vs 插桩分析，优缺点比较。 用户可能还想知道如何集成到他们的工作流中，比如在Docker容器中使用，或者与现有性能测试流程结合。但如果没有具体信息，可以建议查看官方文档的高级用法。 现在需要组织这些信息，结构清晰，分步骤说明安装、基本用法、实时监控、注意事项，并确保命令示例正确，引用正确来源。同时生成相关问题，比如与其他工具的区别，如何分析结果，权限问题解决等。</think>### 使用 py-spy 进行 Python 性能分析 py-spy 是一个基于采样的低开销性能分析工具，可直接对运行中的 Python 程序进行分析，无需修改代码或重启进程。以下是具体使用方法： --- #### 1. **安装 py-spy** 通过 `pip` 安装（需提前安装 Rust 工具链）： ```bash pip install py-spy ``` 若安装失败，可先安装 Rust（参考 [Rust 官网](https://www.rust-lang.org/tools/install)），再重试。 --- #### 2. **基本用法** ##### (1) 生成火焰图 记录程序运行时的 CPU 使用情况并生成火焰图（SVG 格式）： ```bash # 直接运行脚本并记录 py-spy record -o profile.svg -- python your_script.py # 附加到已运行的进程（需进程 PID） py-spy record -o profile.svg --pid PID ``` 火焰图宽度表示函数耗时占比，层级表示调用栈[^1]。 ##### (2) 实时监控 查看实时函数调用统计（类似 `top` 命令）： ```bash py-spy top --pid PID ``` 输出示例： ``` Total Samples: 300 (2.00s) % Own Total Function 90% 90% 90% your_module:heavy_computation 5% 5% 5% numpy:array_processing ``` --- #### 3. **高级功能** - **分析多线程程序**：添加 `--subprocesses` 参数。 - **导出原始数据**：使用 `-f raw` 格式，便于其他工具解析。 - **内存分析（实验性）**：通过 `--memory` 参数监控内存分配（需 Python 3.11+）。 --- #### 4. **注意事项** - **权限问题**：在 Linux 系统上附加到进程可能需要 `sudo`。 - **生产环境**：采样开销极低（~10μs/次），适合线上诊断。 - **与 cProfile 对比**： - py-spy 无需代码侵入，直接分析已部署程序[^3]； - cProfile 提供更精确的调用次数统计，但可能引入更高开销。 --- #### 5. **示例分析流程** 假设需优化脚本 `slow_script.py`： 1. 生成火焰图： ```bash py-spy record -o slow.svg -- python slow_script.py ``` 2. 打开 `slow.svg`，定位耗时最长的函数（如 `data_processing()`）。 3. 修改代码后重复步骤 1，对比火焰图验证优化效果。 ---
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