小议Python中自定义函数的可变参数的使用及注意点
可变参数
Python的可变参数有两种，一种是列表类型，一种是字典类型。列表类型类似 C 中的可变参数，定义方式为
def test_list_param(*args) :
for arg in args :
print arg
其中 args 是一个 tuple。
字典类型的可变参数：
def test_dict_param(**args) :
for k, v in args.iteritems() :
print k, v
其中 args 是一个 dictionary
可以分别传递 tuple 和 dictionary 给相应的可变参数，格式如下
a = (1, 2, 3)
b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"}
test_list_param(*a)
test_dict_param(**b)带默认参数的函数
函数的带默认值参数能够很大程度上方便我们使用：一般情况下可以省略传参使用参数的默认值，也可以主动传参；调用的时候也不用在意参数的顺序方便使用，并且直接、显式；甚至还能用来当作魔法值，做一些逻辑上的控制。
但是由于python的默认值参数只会在函数定义处被解析一次，此后每次调用函数的时候，默认值参数都会是这个值了。碰到一些不可变的数据类型比如：整型，字符串，元祖之类的还好，但如果碰到可变类型的数据比如数组的话，就会有发生一些意想不到的事情。
让我们举一个简单的例子说明一下：
def add_to(num, target=[]): target.append(num) print id(target), target add_to(1) # Output: 39003656, [1] add_to(2) # Output: 39003656, [1, 2] add_to(3) # Output: 39003656, [1, 2, 3]
很显然如果你是想每次调用函数都能得到一个新的包含期望结果的数组，肯定不能如愿了。函数add_to的参数target在函数第一次被解析的时候会被赋值成空的数组，因为只会被解析一次，以后每次调用的时候都会在这个target变量的基础上进行操作，变量的id值也完全一样。想要得到预期的结果，可以为这种可变数据类型的参数指定一个None来表示空值：
a = (1, 2, 3)
b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"}
test_list_param(*a)
test_dict_param(**b)在python的世界里，参数是按标识符传递（粗暴点解释就是按引用传递的），你需要担心的是参数的类型是否是可变的：
>>> def test(param1, param2): ... print id(param1), id(param2) ... param1 += 1 ... param2 += 1 ... print id(param1), id(param2) ... >>> var1 = 1 >>> var2 = 2 >>> print id(var1), id(var2) 36862728 36862704 >>> test(var1, var2) 36862728 36862704 36862704 36862680
可变的数据类型，函数局部作用域里面的任何改变会保留在数据上；不可变的数据类型，发生的任何改变都只会体现在新生成的局部变量上，如同上面的列子中所示的效果，读者可以对比一下。
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1382
52
PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod
Apr 15, 2025 am 12:07 AM
PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.
Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS
Apr 14, 2025 pm 06:48 PM
Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:
Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber
Apr 15, 2025 am 12:16 AM
Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.
Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker
Apr 14, 2025 pm 11:57 PM
Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.
Keserasian Centos Miniopen
Apr 14, 2025 pm 05:45 PM
Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini
Cara Mengendalikan Latihan Pittorch Diagihkan di Centos
Apr 14, 2025 pm 06:36 PM
Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat
Cara Memasang Nginx di CentOs
Apr 14, 2025 pm 08:06 PM
CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.
Cara Memilih Versi PyTorch di CentOS
Apr 14, 2025 pm 06:51 PM
Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch
