Python小代码——函数参数传递的例子

本文深入解析Python函数参数的使用,包括必选参数、默认参数的赋值方式及常见错误,帮助读者掌握Python函数构建与调用技巧。

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Python小代码——函数参数传递的例子

Python小代码

记录一下自己在使用python过程中写过的小代码,如有错误或不足敬请指正。

函数构建

Python中最简单的函数形式如下:

def info(name, gender, age=20, city='Beijing'):
    print('name:', name)
    print('gender:', gender)
    print('age:', age)
    print('city:', city)

其中,name、gender为必选参数,age、city为默认参数。在调用函数时,必选参数必须赋值,默认参数可以重新赋值也可以使用默认值。

函数调用

  1. 只为必选参数赋值
    第一种情况,我们只为必选参数赋值。
def info(name, gender, age=20, city='Beijing'):
    print('name:', name)
    print('gender:', gender)
    print('age:', age)
    print('city:', city)
    
info('Ricky', 'M')

这里只为name和gender两个必选参数赋值,结果如下:

name: Ricky
gender: M
age: 20
city: Beijing

可以看到,输出的name和gender使用了我们赋的值,而age、city使用的是默认值。

  1. 为必选参数和默认参数赋值
    第二种情况,我们为必选参数和默认参数赋值。

(1) 为name、gender、age参数赋值,结果如下:

info('Lily', 'F', 22)
name: Lily
gender: F
age: 22
city: Beijing

(2) 为name、gender、age、city参数赋值,结果如下:

info('Andy', 'M', 24, 'Huaian')
name: Andy
gender: M
age: 24
city: Huaian
  1. 必选参数未赋值
    此外,需要注意的是如果没有给必选参数赋值,会报如下的错误:
info('Ricky')
Traceback (most recent call last):
  File "E:/pytorch_mul_label_classifier/dataset/demo.py", line 7, in <module>
    info('Ricky')
TypeError: info() missing 1 required positional argument: 'gender'
### Python 函数参数传递机制解释 在 Python 中,函数参数传递机制主要涉及 **值传递** 和 **引用传递** 的概念。以下是对其具体含义以及实现细节的详细说明。 #### 1. 值传递(Value Passing) 当一个不可变对象(如整数、字符串、元组等)作为参数传递到函数中时,实际上是将该对象的一个副本传递给了函数中的形参变量[^1]。这意味着即使在函数内部修改了形参变量的值,也不会影响原始的实际参数。 示例代码如下: ```python def modify_value(a): a += 5 print(f"函数内 a = {a}") x = 10 modify_value(x) print(f"函数外 x = {x}") ``` 运行上述代码的结果表明,尽管 `a` 在函数内被修改,但外部的 `x` 并未受到影响[^3]。 --- #### 2. 引用传递(Reference Passing 或 Address Passing) 对于可变对象(如列表、字典等),Python 使用的是引用传递的方式。在这种情况下,函数接收到的是指向实际数据结构的内存地址,而不是数据本身的拷贝。因此,在函数内部对形参所做的任何更改都会反映到原始的对象上。 以下是一个例子展示如何操作可变类型的参数: ```python def modify_list(lst): lst.append(4) my_list = [1, 2, 3] modify_list(my_list) print(f"修改后的 my_list = {my_list}") ``` 这里可以看到,`lst` 被附加了一个新元素 `4`,而这一变化同样体现在原列表 `my_list` 上。 --- #### 3. 可变数量参数 (*args 和 **kwargs) 除了基本的值传递和引用传递之外,Python 还支持灵活处理不定数量参数的功能。通过使用 `*args` 和 `**kwargs`,可以分别接收位置参数组成的元组与关键字参数构成的字典[^4]。 例如: ```python def flexible_args(*args, **kwargs): print("Positional arguments:", args) print("Keyword arguments:", kwargs) flexible_args(1, 2, key="value", another_key=42) ``` 此段程序展示了如何利用这种特性简化复杂场景下的接口设计。 --- ### 总结 综上所述,理解 Python函数参数的具体行为取决于所使用的数据类型及其属性——即区分不变量与可变量之间的差异至关重要。此外,掌握特殊形式的参数声明方法有助于构建更加强大且适应性强的应用程序逻辑[^2]。
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