python计算传入数字参数的和_python多值参数函数介绍,数字累加例子

本文介绍Python函数如何处理不确定数量的参数。通过示例说明位置参数和关键字参数的使用方法,并提供了一个利用不定数量参数实现数字累加的小程序。

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python函数是可以接收不确定个数的参数的,最简单的例子如下:

def func(num, * args, **kwargs):

print(num)

print(args)

print(kwargs)

如果运行func(25),执行结果如下:

25

()

{}

如果运行fun(1, 2, 3, 4), 执行结果如下:

(2, 3, 4)

{}

如果运行fun(1, 2, 3, 4, name = 'xiaoming', age = 18),执行结果如下:

(2, 3 ,4)

{'name': 'xiaoming', 'age' = 18}

解释:在上面这样3类参数全有的情况下,第一个形式参数num,接收的是第1个实参,如果实参多于1个,后边的实参会以元组的形式传入函数,如果形式参数是以赋值的形式给定,则将这些参数赋给字典.

请看下面的多值参数的小例子

#计算数字累加的python小程序--多值参数例子

def add(*args):

s=0for i inargs:

s+=ireturnsprint(add(1,2,3))print(add(2,4,6,8,10))

上面程序的执行结果是打印出两个累加和6和30.由于add(*args)只能接收元组,参数必须以元组的形式传入,使用for循环遍历元组,进行累加计算.

### 高阶函数的概念及其作用 在 Python 中,高阶函数是指接受其他函数作为参数或者返回一个函数函数[^1]。这种设计使得程序更加灵活抽象化,允许开发者通过传递行为(即函数)来控制逻辑流程。 #### 接受函数作为参数的意义 当一个函数被当作参数传入到另一个函数时,这实际上是在动态地改变该函数的行为模式。例如,在 `map()` `filter()` 这样的内置高阶函数中,可以通过提供不同的映射或过滤条件来自由调整其功能[^3]。 ```python # 使用 map() 对列表中的每个元素执行平方操作 numbers = [1, 2, 3, 4] squared_numbers = list(map(lambda x: x ** 2, numbers)) print(squared_numbers) # 输出: [1, 4, 9, 16] ``` 此代码片段展示了如何利用匿名 lambda 表达式配合 `map()` 来完成简单的数值变换任务[^3]。 #### 返回函数的应用场景 除了接收函数外,一些高阶函数还会生成新的函数实例并将其返回给调用者。这种方式常用于构建装饰器(decorators),从而增强已有方法的功能而不修改其实现细节[^1]。 ```python def make_multiplier(n): def multiplier(x): return n * x return multiplier double_it = make_multiplier(2) triple_it = make_multiplier(3) print(double_it(5)) # 结果为 10 print(triple_it(7)) # 结果为 21 ``` 上述例子说明了闭包(closure)机制下创建个性化倍增子函数的过程。 ### 实际案例分析——`reduce` 函数详解 对于需要连续处理集合型数据的情况而言,`functools.reduce()` 提供了一种优雅解决方案。它通过对输入序列反复应用二元运算符逐步缩小规模直至得到唯一结果[^2]。 ```python from functools import reduce product_of_list = reduce((lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4]) print(product_of_list) # 输出应该是 24 (因为 1*2=2 -> 2*3=6 -> 6*4=24) ``` 这里体现了累加式的链式反应效果,非常适合解决诸如连乘等问题[^2]。 另外值得注意的是,尽管现代版本引入了列表推导(list comprehensions)等方式简化部分需求表达形式,但在涉及深层次嵌套关系或是状态转移模型建立方面,传统意义上的高阶函数仍然占据不可替代的地位[^4]。 最后提到一点关于排序算法定制化的可能性也值得探索一番。借助于 `sorted()` 方法内部支持的关键字参数设置选项(`key`, `reverse`),我们可以很容易达成基于不同准则下的排列组合目标。 ---
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