1. 函数的动态参数
1.1 *args 位置参数动态传参
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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 |
1.2 **kwargs 关键字参数动态传参
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def func( * * kwargs): print (kwargs) func(a = 1 , b = 2 , c = 3 ) func(a = 1 , b = 2 ) |
结果:
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{ 'a' : 1 , 'b' : 2 , 'c' : 3 } { 'a' : 1 , 'b' : 2 } |
顺序:位置参数, *args, 默认值, **kwarg
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def func( * args, * * kwargs): pass |
形参的位置*,**: 聚合
实参的位置*,**: 打散
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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 = "小短腿鲁班七号" fun(*s) # 字符串也可以打散, (可迭代对象) |
2. 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.
2.1 内置名称空间 -- 存放python解释器为我们提供的名字, list, tuple, str, int 等这些都是内置命名空间
2.2 全局名称空间 -- 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
2.3 局部名称空间 -- 在函数中声明的变量会放在局部命名空间
加载顺序:内置命名空间 >>> 全局命名空间 >>> 局部命名空间(函数被执行的时候)
取值顺序: 局部命名空间 >>> 全局命名空间 >>> 内置命名空间
作用域:
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.
1. 全局作用域: 内置+全局
2. 局部作用域: 局部(函数被调用)
3. globals() 查看全局中的内容
4. locals() 查看当前作用域中的内容
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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 func() |
3. 函数嵌套
函数可以互相的嵌套
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def fun1(): print ( 111 ) def fun2(): print ( 222 ) fun1() fun2() print ( 111 ) |
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# 函数的嵌套 def fun2(): print ( 222 ) def fun3(): print ( 666 ) print ( 444 ) fun3() print ( 888 ) print ( 33 ) fun2() print ( 555 ) |
4. global和nonlocal关键
global: 在局部访问全局中的内容
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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) |
nonlocal: 在局部寻找外层函数中离他最近的那个变量
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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 |
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python动态参数/命名空间/函数嵌套/global和nonlocal,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持!
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