
小議Python中自定義函數(shù)的可變參數(shù)的使用及注意點(diǎn)
Python函數(shù)的默認(rèn)值參數(shù)只會(huì)在函數(shù)定義處被解析一次,以后再使用時(shí)這個(gè)默認(rèn)值還是一樣,這在與可變參數(shù)共同使用時(shí)便會(huì)產(chǎn)生困惑,下面就來(lái)小議Python中自定義函數(shù)的可變參數(shù)的使用及注意點(diǎn)
可變參數(shù)
Python的可變參數(shù)有兩種,一種是列表類型,一種是字典類型。列表類型類似 C 中的可變參數(shù),定義方式為
def test_list_param(*args) :
for arg in args :
print arg
其中 args 是一個(gè) tuple。
字典類型的可變參數(shù):
def test_dict_param(**args) :
for k, v in args.iteritems() :
print k, v
其中 args 是一個(gè) dictionary
可以分別傳遞 tuple 和 dictionary 給相應(yīng)的可變參數(shù),格式如下
a = (1, 2, 3)
b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"}
test_list_param(*a)
test_dict_param(**b)
帶默認(rèn)參數(shù)的函數(shù)
函數(shù)的帶默認(rèn)值參數(shù)能夠很大程度上方便我們使用:一般情況下可以省略傳參使用參數(shù)的默認(rèn)值,也可以主動(dòng)傳參;調(diào)用的時(shí)候也不用在意參數(shù)的順序方便使用,并且直接、顯式;甚至還能用來(lái)當(dāng)作魔法值,做一些邏輯上的控制。
但是由于python的默認(rèn)值參數(shù)只會(huì)在函數(shù)定義處被解析一次,此后每次調(diào)用函數(shù)的時(shí)候,默認(rèn)值參數(shù)都會(huì)是這個(gè)值了。碰到一些不可變的數(shù)據(jù)類型比如:整型,字符串,元祖之類的還好,但如果碰到可變類型的數(shù)據(jù)比如數(shù)組的話,就會(huì)有發(fā)生一些意想不到的事情。
讓我們舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子說(shuō)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]
很顯然如果你是想每次調(diào)用函數(shù)都能得到一個(gè)新的包含期望結(jié)果的數(shù)組,肯定不能如愿了。函數(shù)add_to的參數(shù)target在函數(shù)第一次被解析的時(shí)候會(huì)被賦值成空的數(shù)組,因?yàn)橹粫?huì)被解析一次,以后每次調(diào)用的時(shí)候都會(huì)在這個(gè)target變量的基礎(chǔ)上進(jìn)行操作,變量的id值也完全一樣。想要得到預(yù)期的結(jié)果,可以為這種可變數(shù)據(jù)類型的參數(shù)指定一個(gè)None來(lái)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,參數(shù)是按標(biāo)識(shí)符傳遞(粗暴點(diǎn)解釋就是按引用傳遞的),你需要擔(dān)心的是參數(shù)的類型是否是可變的:
>>> 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
可變的數(shù)據(jù)類型,函數(shù)局部作用域里面的任何改變會(huì)保留在數(shù)據(jù)上;不可變的數(shù)據(jù)類型,發(fā)生的任何改變都只會(huì)體現(xiàn)在新生成的局部變量上,如同上面的列子中所示的效果,讀者可以對(duì)比一下。
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