Python的位置参数、默认参数、关键字参数、可变参数区别

Python014

Python的位置参数、默认参数、关键字参数、可变参数区别,第1张

对于python函数参数,对于初学者可能就是进入了迷宫,尽管我也是初学者,简单总结一下。

说参数之前,先讲一下两个packing(包裹)和unpacking(解包裹):

输出:

我总结不了这个概念,只能帮大家到这了

一、位置参数和关键字参数:

调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。

注意:

有位置参数时,位置参数必须在关键字参数的前面,但关键字参数之间不存在先后顺序的

二、默认参数:

用于定义函数,为参数提供默认值,调用函数时可传可不传该默认参数的值(注意:所有位置参数必须出现在默认参数前,包括函数定义和调用)

三、可变参数:

定义函数时,有时候我们不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)。此时,可用包裹(packing)位置参数,或者包裹关键字参数,来进行参数传递,会显得非常方便。

1、包裹位置传递

我们传进的所有参数都会被args变量收集,它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple),args是元组类型,这就是包位置传递。

2、包裹关键字传递

kargs是一个字典(dict),收集所有关键字参数

四、解包裹参数:

*args 和 **kargs ,也可以在函数调用的时候使用,称之为解包(unpacking)

1、在传递元组时,让元组的每一个元素对应一个位置参数

2、在传递词典字典时,让词典的每个键值对作为一个关键字参数传递给函数

五、位置参数、默认参数、可变参数的混合使用

1、基本原则是:先位置参数,默认参数,包裹位置,包裹关键字(定义和调用都应遵循)

2、Python中 *args 和 **kwargs 的区别

先看个demo:

输出结果:

分析一下:可以看到,这两个是[Python]中的可变参数。 *args 表示任何多个无名参数,它是一个tuple; **kwargs 表示关键字参数,它是一个dict。并且同时使用 *args 和 **kwargs 时,必须 *args 参数列要在 **kwargs 前,否则会报语法错误!!!

还有个小应用场景:创建字典

其实python中就带有dict类,使用dict(a=1,b=2,c=3)即可创建一个字典了。

*args:

重点在*,后面的args相当于一个变量名,可以自己定义的。它的本质就是将标准调用剩下的值集中转变为元组。

从形参的角度:

从实参的角度:

从不同角度看**kwargs:

**kwargs与位置参数和默认参数混用:

超复杂混合参数混用记:

总结:

位置参数:

调用函数时所传参数的位置必须与定义函数时参数的位置相同

关键字参数:

使用关键字参数会指定参数值赋给哪个形参,调用时所传参数的位置可以任意

*位置参数:可接受任意数量的位置参数(元组);只能作为最后一个位置参数出现,其后参数均为关键字参数

**关键字参数:可接受任意数量的关键字参数(字典);只能作为最后一个参数出现

 1、设置x轴的标签

matplotlib中可以直接使用pyplot模块的xlabel()函数设置x轴的标签,xlabel()函数的语法格式如下所示:

xlabel(xlabel,fontdict=None,labelpad=None,**kwargs)

该函数各参数含义如下。

·xlabel:表示x轴标签的文本。

·fontdict:表示控制标签文本样式的字典。

·labelpad:表示标签与坐标轴边框(包括刻度和刻度标签)的距离。

此外,Axes对象使用set_xlabel()方法也可以设置x轴的标签。

2、设置y轴的标签

matplotlib中可以直接使用pyplot模块的ylabel()函数设置y轴的标签,ylabel()函数的语法格式如下所示:

ylabel(ylabel,fontdict=None,labelpad=None,**kwargs)

该函数的ylabel参数表示y轴标签的文本,其余参数与xlabel()函数的参数的含义相同。此处不再赘述。此外,Axes对象使用set_ylabel()方法也可以设置y轴的标签。

假设现在有一个包含正弦曲线和余弦曲线的图表,该图表中设置x轴和y轴的标签,具体代码如下。

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)y1,y2=np.sin(x),np.cos(x)plt.plot(x,y1,x,y2)# 设置x轴和y轴的标签plt.xlabel("x轴")plt.ylabel("y轴")plt.show()

运行程序,效果如图3-3所示。

图3-3 正弦和余弦曲线图——设置坐标轴标签