1.前言 Python 中函数的参数类型比较丰富，比如我们经常见到 *args 和 **kwargs 作为参数。...初学者遇到这个多少都有点懵逼，今天我们来把 Python 中的函数参数进行分析和总结。 2.Python 中的函数参数 在 Python 中定义函数参数有 5 种类型，我们来一一演示它们。...2.1 必选参数 必须参数是最基本的参数类型，当你在 Python 函数中定义一个必选参数时，每次调用都必须给予赋值，否则将报错。...当你将 a的默认值定义为一个不可变对象时就不会发生这种情况，你可以试试我说的。 所以，定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！...总结 Python 的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。其中也有不少细节，参数类型也是学习 Python 函数的一个关键知识点。
函数的参数类型定义 参数定义类型的方法 def person(name:str, age:int=33): print(name, age) 函数定义在python3.7之后可用 函数不会对参数类型进行验证
Python函数之所以很好用，还有一点就的能传递参数实现不同场景的灵活使用，对于函数参数的类型小编总结了6种不同的形式。下面来一一学习下。...有的同学就会想到，第一题函数中的3我们可不可以用一个变量来代替，恭喜你，python也是这样想的，所以就引入参数这个概念，我们来看看python是怎么实现的吧。...，python引入关键字参数来指定形参和实参的关系。...，就是不传递参数的时候用自己的默认值，传递参数的时候使用传递进去的实参。...五、不定长参数 - 元组 如果一个函数不知道未来要接收多少个参数的时候可以使用一个元组来接受不定长参数，下面来直接实现效果。
这样不仅可以实现代码的复用，还可以使代码更有条理性，增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数位置参数、关键字参数，不定长参数相关内容。...---- 二、位置参数 调用函数时，实参和形参的顺序必须严格一致，并且实参和形参的数量必须相同。 例：运行以下程序，分析运行结果。...---- 三、关键字参数 关键字参数是指调用函数时的参数传递方式，是一种按参数名字传递值的方式。使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与定义时不一致，Python解释器能够用参数名匹配参数值。...通常在定义一个函数时，若希望函数能够处理比定义时更多的参数，此时可以在函数中使用不定长参数。...---- 五、参考 1、廖雪峰的官网 2、python官网 3、Python编程案例教程 ---- 六、总结 以上就是就是关于python的函数位置参数、关键字参数，不定长参数相关内容，可以参考一下
导语 由于之前遇到过几次有关于参数类型的坑，以及经常容易把一些参数类型搞混淆，现在做一下有关参数类型的总结记录以及对之前踩坑经历的分析。...参数类型 首先我们列举一下有关于Python的参数类型，以及实际上的运用和原理。...，Python官方文档给出的理由就是Python对默认值只计算一次，对于可变对象，在后续调用的情况下会累积传递给他们。...慎用变长参数 前面已经介绍过了，Python是支持可变长度的参数列表，可以在函数定义参数时使用*args和**kwargs两个特殊的语法来实现。...总结 关于的Python参数类型就写到这里了，刚开始学Python的时候，经常被函数定义的参数类型搞懵，后面看了一些教程，自己在写一些脚本的时候遇到的一些坑，并且在看一些大牛分析背后的原理，后面感觉收获良多
数字、字符串、列表、元组、字典、集合是 Python 的六种标准数据类型，每一个 Python 程序都必然有这些数据类型的应用，如果会熟练使用数据类型，基本上 Python 编程已经会了一半了。...Python 6个标准数据类型.png 这里就有必要了解下什么是可变数据类型，什么是不可变数据类型，这对理解使用函数是否会改变传入的参数的值非常重要，也可避免因数据类型导致的程序 bug。...不可变数据类型 不可变数据类型是：变量所向的内存地址处的值是不可以被改变的。你可能不太理解上面这句话，那么接着往下看。 python 世界里，一切皆为对象（object），任何变量都是对象的引用。...以不可变数据类型中的整数（int）为例： 随便选取一个整数，例如 18 ，在 python 中 id(18) 来获得 18 在内存中的地址。...所以说整数这个数据类型是不可变的，如果想对整数类型的变量再次赋值，在内存中相当于又创建了一个新的对象，而不再是之前的对象。其他不可变类型也是同样的道理。
Python的基本类型介绍 前言 做python有一段时间了，从工作开始就在不断地学习和积累。但是有时候用到一些技术点，甚至是基础知识的时候，总是会遗忘。...python的基本数据类型： Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）、List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合） 不可变类型： Number（数字）...Numbers（数字） python中的number用于存储数值，数据类型是不允许进行改变的，如果进行改变也就是意味着要重新分配内存空间 支持不同的数据类型： 整形(int)-通常被称为整型或整数...3、Python中的字符串有两种索引方式，从左往右以0开始，从右往左以-1开始。 4、Python中的字符串不能改变。 3. Tuple（元组） 1、与字符串一样，元组的元素不能修改。...4、List中的元素是可以改变的。 5. Dictionary（字典） 1、字典是一种映射类型，它的元素是键值对。 2、字典的关键字必须为不可变类型，且不能重复。 3、创建空字典使用{ }。 6.
1.不可变数据类型：数值、字符串、元组 不允许变量的值发生变化，如果变量的值变化了，那么就是新建了一个对象；对于相同值的对象，在内存中只有一个对象。 ? ?...2.可变数据类型：列表、字典 允许变量的值发生变化，允许变量的值发生变化，即如果对变量进行append、+=等这种操作后，只是改变了变量的值，而不会新建一个对象，变量引用的对象的地址也不会变化，不过对于相同的值的不同对象...，在内存中则会存在不同的对象，即每个对象都有自己的地址，相当于内存中对于同值的对象保存了多份，这里不存在引用计数，是实实在在的对象。
python作为一门动态语言，在使用变量之前是不需要进行定义，而是通过动态绑定的方法将变量绑定为某种类型。...这样做为我们使用变量时提供了方便，但有时也给我们使用变量时造成了一定的困扰，例如在使用变量时不知道变量的类型，使用函数时不知道该传什么类型·的参数。...有时候我们定义函数时也想限定参数类型，本片博文主要就是为了解决定义函数时，如何限定参数的类型。...其实在python中限定函数的类型是很简单的，例如： def foo(text:'str',max:'int > 0' = 100,min:'int > 0')->str: ... ... ......如示，在限定函数参数类型的同时还可以限定参数的范围以及默认值。
，data structure，function，class，module都有自己的“box”，即可以理解为Python object（对象）。...在鸭子类型中，关注的不是对象的类型本身，而是它是如何使用的。 比如，如果一个object能够实现迭代原则，那么这个object就是可迭代的。...可更改和不可更改对象(Mutable and immutable objects) 在python的object中，lists, dicts, NumPy arrays, 以及用户自定义的类型(classes...而string和tuple是不可以更改的： 2 标量类型（scalar types） 这种类型指的是None，str, bytes, float, bool, int 数值型 ival = 123554...worth US${2:d}' 在这个string中： {0:.2f} : 第一个参数为float类型，去小数点后两位 {1:s}: 把第二个参数变为string类型 {2:d}: 把第三个参数变为一个精确的整数
python函数接收不同类型的参数 说明 1、在定义函数时，在参数列表中使用**参数名，可以接收所有关键词参数。 2、如果在参数列表中使用*参数名，则可以接量的非关键词参数，即可变参数。...实例 计算任意个数的乘积： def multiply(*nums): result = 1 for n in nums: result *= n return result...输出 >>> multiply(1,3,5,7) 105 以上就是python函数接收不同类型参数的方法，希望对大家有所帮助。
python可变数据类型和不可变数据类型的区别 区别说明 1、可变数据类型内存地址并没有开辟新的内存，包括列表、字典、集合。...可变数据类型是当该数据类型对应变量的值发生变化时，对应内存地址并没有开辟新的内存。 2、不可变数据类型相反。包括数字、字符串、元组。...不可变数据类型是当该数据类型对应变量的值发生变化时，原来内存中的值不变，而是会开辟一块新的内存，变量指向新的内存地址。...分类比较 不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）； 可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。...z = 'hello world' [s.capitalize() for s in z.split(' ')] 以上就是python可变数据类型和不可变数据类型的区别，希望对大家有所帮助。
Python函数 函数是Python里组织代码的最小单元，Python函数包含以下几个部分： 定义函数 调用函数 参数 函数的返回值 函数的嵌套 作用域 函数执行流程 递归函数 匿名函数 生成器 高阶函数...是动态语言，传入的参数类型可以不固定 3 + 5 = 35 Out[10]: '35' In [11]: add(3, '5') # python是强类型语言，传入的参数需要满足强类型要求，否则会抛出..._defaults__属性 可变参数和不可变参数的__defaults__属性不一样 参数可变时 当使用可变类型作为默认值参数默认值时，需要特别注意，会改变函数的__default__属性 In [1]...__defaults__ # 所有的函数参数封装成一个元组，第一个函数参数时列表在动态变化 Out[6]: ([1, 1, 1],) 参数不可变时 使用不可变类型作为默认值，函数体内不改变默认值 In...，一个是函数func，一个是可迭代对象Iterable，map将传入的函数依次作用到可迭代对象的每个元素，并把结果放入map对象这个迭代器中。
（PS：Python2 中 range() 生成的是列表，本文基于Python3，生成的是可迭代对象） 于是，我有了这样的疑问：为什么 range() 不生成迭代器呢？...；（2）它接收的参数必须是整数，可以是负数，但不能是浮点数等其它类型；（3）它是不可变的序列类型，可以进行判断元素、查找元素、切片等操作，但不能修改元素；（4）它是可迭代对象，却不是迭代器。...zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数，是对它们的一种再加工的过程，因此也希望马上产出确定的结果来，所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。...例如，zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。...这我倒一直没注意，原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列！我一直记挂着字符串是不可变的序列类型，不曾想，这里还有一位不可变的序列类型呢。
可变数据类型：列表、字典 不可变数据类型：整型、浮点型、字符串、元组 为什么可变数据类型不能作为python函数的参数？...()) print(b) print(test()) print(b) 结果： [1, 2] [1, 2, 1] [1, 2, 1] [1, 2, 1, 1] [1, 2, 1, 1] 当使用列表作为参数传入函数时...也就是传入的是实际参数的地址，而place=b也就是指向相同的地址。...b的值。...python中一切皆对象。函数也是对象，可以这么理解，一个函数是一个被它自己定义而执行的对，;默认参数是一种"成员数据"，所以它们的状态和其他对象一样,会随着每一次调用而改变。 怎么避免这种现象呢？
如果classinfo类型对象，不是一个类型对象或者由多个类型对象组成的元组，则会报错(TypeError)。...如果classinfo类型对象，不是一个类型对象或者由多个类型对象组成的元组，则会报错(TypeError)。 6.iter(object[,sentinel]) 函数功能返回一个可迭代对象。...当第二个参数不提供时，第一个参数必须是一个支持可迭代协议(即实现了__iter__()方法)的集合(字典、集合、不可变集合)，或者支持序列协议(即实现了__getitem__()方法，方法接收一个从0开始的整数参数...7.len(s) 返回对象的长度，参数可以是序列(比如字符串、字节数组、元组、列表和range对象)，或者是集合(比如字典、集合、不可变集合) 如果参数为其它类型，则其必须实现__len__方法，并返回整数...10.map(function,iterable,...) 函数接受一个函数类型参数、一个或者多个可迭代对象参数，返回一个可迭代器，此迭代器中每个元素，均是函数参数实例调用可迭代对象后的结果。
("a 只有阈值的一半") else: print("a 小于阈值") 循环语句 for 遍历一个可迭代对象(暂时理解为list), 会影响相同作用域当中的变量 l = [1, 2, 3, 4,..., 立即执行下一个循环语句单元; pass 跳过当前条件判断中的执行语句, 后续语句继续执行; Python的异常与处理 异常 程序遇到严重错误时, 会终止程序的运行并抛出异常 def my_sub(...Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'b' ValueError 传入的参数错误...类型错误, 常见于运算 >>> 1 + '2' Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError..., 尽量不要忽略异常, 否则代码的健壮度会很差, 造成不可预知的bug.
本文主要介绍Python3.6.5标准库文档（完整中文版）---内置函数：filter(),float(),format(),frozenset() filter（函数，可迭代） 从构造的那些元件的迭代器可迭代为哪些函数...该参数也可 以是表示NaN（非数字）或正或负无穷大的字符串。更确切地说，在删除前后空白字符后，输入必须符合以下语法： ? 这floatnumber是浮点文字中描述的Python浮点文字的形式。...否则，如果参数是整数或浮点数，则返回具有相同值（在Python的浮点精度内）的浮点数。如果参数超出了Python浮点的范围，OverflowError则会引发。...对于一般的Python对象x，float(x)委托给 x.float()。 如果没有提供参数，0.0则返回。 例子： ? 浮点类型用数字类型 - int，float，complex来描述。...format_spec的解释将取决于value参数的 类型，但是存在大多数内置类型使用的标准格式化语法：Format Specification Mini-Language。
return True except TypeError: # not iterable return False 这个函数会返回字符串以及大多数Python集合类型为True：...常见的例子是编写一个函数可以接受任意类型的序列（list、tuple、ndarray）或是迭代器。...= None In [42]: a is None Out[42]: True 可变与不可变对象 Python中的大多数对象，比如列表、字典、NumPy数组，和用户定义的类型（类），都是可变的。...浮点数使用Python的float类型。...是不可取的。
参数A几乎所有类型都可以：array, list, tuple, dict, matrix这些序列化类型以及Python中基本数据类型int,float,string,bool类型。 2....参数reps可以是tuple，list, dict, array, int, bool。但不可以是float, string, matrix(多维度的ndarray数组)类型。...参数的类型 # print("float to tuple:",tuple(1.2))#error抛出TypeError异常执行tup = (reps,) print("string to tuple:...▲result 可以看出前面介绍的不可以作为参数reps类型在这里可以安全的执行通过，所以这个地方并不是限制参数reps类型的根源所在。 ? ▲reps可以为的参数类型 ?...▲reps不可以为的参数类型 其实使用tuple函数转换成元组失败是因为tuple函数它需要的是一个可迭代的参数类型，如果不是的话就会抛出Typeerror的异常，抛出异常在源码中就会把值直接放入元组的第一个位置
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
