函数的进阶
本节主要内容:
1.函数参数——动态传参
2.名称空间,局部名称空间,全局名称空间,作用域,加载顺序。
3.函数的嵌套
4.gloabal,nonlocal关键字
一、函数参数——动态传参
之前我们说过了传参,如果我们需要给一个函数传参,而参数又是不确定的。或者我给一个函数传很多参数,我的形参就要写很多,很麻烦,怎么办呢。我们可以考虑使用动态参数。
形参的第三种:动态参数
动态参数分为两种:
1.动态接收位置参数
首先我们先回顾下参数位置,位置参数,按照位置进行传参
def chi(quality_food, junk_food): print("我要吃", quality_food, junk_food) chi("⼤⽶饭", "⼩⽶饭") # "⼤⽶饭"传递给quality_food "⼩⽶饭"传递给junk_food 按照位置传
现在问题来了. 我想吃任意的食物. 数量是任意的, 食物也是任意的. 这时我们就要⽤到
动态参数了.
在参数位置编写*表⽰接收任意内容
def chi(*food): print("我要吃", food) chi("⼤⽶饭", "⼩⽶饭") 结果: 我要吃 ('⼤⽶饭', '⼩⽶饭') # 多个参数传递进去. 收到的内容是元组tuple
动态接收参数的时候要注意: 动态参数必须在位置参数后⾯
def chi(*food, a, b): print("我要吃", food, a, b) chi("⼤⽶饭", "⼩⽶饭", "⻩⽠", "茄⼦")
这时程序运⾏会报错. 因为前⾯传递进去的所有位置参数都被*food接收了. a和b永远接收
不到参数
所以必须改写成以下代码:
def chi(*food, a, b): print("我要吃", food, a, b) chi("⼤⽶饭", "⼩⽶饭", a="⻩⽠", b="茄⼦") # 必须⽤关键字参数来指定
这个时候a和b就有值了, 但是这样写呢位置参数就不能⽤了. 所以. 我们要先写位置参数,
然后再⽤动态参数
def chi(a, b, *food): print("我要吃", a, b, food) chi("⼤⽶饭", "⼩⽶饭", "馒头", "⾯条") # 前两个参数⽤位置参数来接收, 后⾯的参数⽤ 动态参
那默认参数呢?
def chi(a, b, c='馒头', *food): print(a, b, c, food) chi("⾹蕉", "菠萝") # ⾹蕉 菠萝 馒头 (). 默认值⽣效 chi("⾹蕉", "菠萝", "葫芦娃") # ⾹蕉 菠萝 葫芦娃 () 默认值不⽣效 chi("⾹蕉", "菠萝", "葫芦娃", "⼝罩") # ⾹蕉 菠萝 葫芦娃 ('⼝罩',) 默认值不⽣效
我们发现默认值参数写在动态参数前⾯. 默认值只有⼀种情况可能会⽣效.
def chi(a, b, *food, c="娃哈哈"): print(a, b, food, c) chi("⾹蕉", "菠萝") # ⾹蕉 菠萝 () 娃哈哈 默认值⽣效 chi("⾹蕉", "菠萝", "葫芦娃") # ⾹蕉 菠萝 ('葫芦娃',) 娃哈哈 默认值⽣效 chi("⾹蕉", "菠萝", "葫芦娃", "⼝罩") # ⾹蕉 菠萝 ('葫芦娃', '⼝罩') 娃哈哈 默 认值⽣效
顺序: 位置参数, 动态参数*, 默认值参数
2.动态接收关键字参数
在python种可以动态的位置参数,但是*这种情况只能接收位置参数无法接收关键字参数。
在python中使用**来接收动态关键字参数
def func(**kwargs): print(kwargs) func(a=1, b=2, c=3) func(a=1, b=2) 结果: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} {'a': 1, 'b': 2}
这个时候接收的是一个dict
顺序的问题,在函数调用的时候,如果先给出关键字参数,则整个参数列表会报错。
def func(a, b, c, d): print(a, b, c, d) # 关键字参数必须在位置参数后⾯, 否则参数会混乱 func(1, 2, c=3, 4)
所以关键字参数必须在位置参数后面。由于参数这个顺序。所以形参接收的时候也
是这个顺序。也就是说位置参数必须在关键字参数前面。动态接收关键字参数也要在后面
最终顺序( * ):
位置参数 > *args > 默认值参数 > **kwargs
这四种参数可以任意的进行使用。
如果想要接收所有的参数:
def func(*args, **kwargs): print(args, kwargs) func("麻花藤","⻢晕",wtf="胡辣汤")
动态参数的另一种传参方式:
def fun(*args): print(args) lst = [1, 4, 7] fun(lst[0], lst[1], lst[2]) fun(*lst) # 可以使⽤*把⼀个列表按顺序打散 s = "⾂妾做不到" fun(*s) # 字符串也可以打散, (可迭代对象)
在实参位置上给一个序列,列表,可迭代对象前面价格“ * ”表示把这个序列顺序打散。
在形参的位置上的“ * ”表示把接收到的参数组合成一个元祖
如果是一个字典,那么也可以打散。不过需要用两个**
def fun(**kwargs): print(kwargs) dic = {'a':1, 'b':2} fun(**dic)
函数的注释:
def chi(food, drink): """ 这⾥是函数的注释, 先写⼀下当前这个函数是⼲什么的, ⽐如我这个函数就是⼀个吃 :param :param food: 参数food是什么意思 :param :param drink: 参数drink是什么意思 :return :return: 返回的是什么东东 """ print(food, drink) return "very
二、命名空间
在python解释器开始执⾏之后, 就会在内存中开辟⼀个空间, 每当遇到⼀个变量的时候, 就
把变量名和值之间的关系记录下来, 但是当遇到函数定义的时候, 解释器只是把函数名读入内
存, 表⽰这个函数存在了, ⾄于函数内部的变量和逻辑, 解释器是不关⼼的. 也就是说⼀开始
的时候函数只是加载进来, 仅此⽽已, 只有当函数被调⽤和访问的时候, 解释器才会根据函数
内部声明的变量来进⾏开辟变量的内部空间. 随着函数执⾏完毕, 这些函数内部变量占⽤的空
间也会随着函数执⾏完毕⽽被清空.
def fun(): a = 10 print(a) fun() print(a) # a不存在了已经
我们给存放名字和值的关系的空间起⼀个名字叫: 命名空间. 我们的变量在存储的时候就
是存储在这片空间中的.
命名空间分类:
1.全局命名空间—>我们直接在py文件中,函数外声明的变量都属于全局命名空间
2.局部命名空间—>在函数中声明的变量会放在局部命名空间
3.内置命名空间—>存放python解释器为我们提供的名字,list,tuple,str,int这些都是内置
命名空间
加载顺序:
1.内置命名空间
2.全局命名空间
3.局部命名空间(函数被执行的时候)
取值顺序:
1.局部命名空间
2.全局命名空间
3.内置命名空间
a = 10 def func(): a = 20 print(a) func() #20
作⽤域: 作⽤域就是作⽤范围, 按照⽣效范围来看分为 全局作⽤域和局部作⽤域
全局作⽤域: 包含内置命名空间和全局命名空间. 在整个⽂件的任何位置都可以使⽤(遵循
从上到下逐⾏执⾏). 局部作⽤域: 在函数内部可以使⽤.
作⽤域命名空间:
1. 全局作⽤域: 全局命名空间 + 内置命名空间
2. 局部作⽤域: 局部命名空间
我们可以通过globals()函数来查看全局作⽤域中的内容, 也可以通过locals()来查看局部作
⽤域中的变量和函数信息
a = 10 def func(): a = 40 b = 20 def abc(): print("哈哈") print(a, b) # 这⾥使⽤的是局部作⽤域 print(globals()) # 打印全局作⽤域中的内容 print(locals()) # 打印局部作⽤域中的内容
三、函数的嵌套
1.只要遇到了()就是函数的调用,如果没有()就不是函数的调用
2.函数的执行顺序
def fun1(): print(111) def fun2(): print(222) fun1() fun2() print(111) # 函数的嵌套 def fun2(): print(222) def fun3(): print(666) print(444) fun3() print(888) print(33) fun2() print(555)
四、关键字global和nonlocal
首先我们先写这样一个代码,首先在全局声明一个变量,然后再局部调用这个变量,并改变
这个变量的值
a = 100 def func(): global a # 加了个global表示不再局部创建这个变量了. ⽽是直接使⽤全局的a a = 28 print(a) func() print(a)
global表⽰. 不再使⽤局部作⽤域中的内容了. ⽽改⽤全局作⽤域中的变量
lst = ["麻花藤", "刘嘉玲", "詹姆斯"] def func(): lst.append("⻢云云") # 对于可变数据类型可以直接进⾏访问. 但是不能改地址. 说⽩ 了. 不能赋值 print(lst) func() print(lst)
nonlocal 表⽰在局部作⽤域中, 调⽤⽗级命名空间中的变量.
a = 10 def func1(): a = 20 def func2(): nonlocal a a = 30 print(a) func2() print(a) func1() 结果: 加了nonlocal 30 30 不加nonlocal 30 20
再看, 如果嵌套了很多层, 会是⼀种什么效果:
a = 1 def fun_1(): a = 2 def fun_2(): nonlocal a a = 3 def fun_3(): a = 4 print(a) print(a) fun_3() print(a) print(a) fun_2() print(a) print(a) fun_1() print(a)
这样的程序如果能分析明⽩. 那么作⽤域, global, nonlocal就没问题了