python的可變參數個數

Ⅰ python 默認參數 和 可變參數

參數傳遞的事了。
rol("hello",*args)這裡面*args可以解壓，就是把列表打散，然後復制給函數，當然函數裡面也有*args，所以又生成了一個tuple。
下面的輸出結果跟你的一樣。注意星號的用法。

Ⅱ python中默認參數與可變參數是什麼意思

默認參數就是調用該函數時，不指定該參數的情況的默認值。比如對數據進行分析的函數，如果大部分情況不需要保存結果，但是有時候又需要保存，就可以增加一個參數來指定是否保存，默認不保存，調用時可以不管該參數。

Ⅲ python 可變參數函數 怎麼做加法

函數add應該這樣定義：
每個=表示一個空格
def add(*a):
====s=0
====for b in a:
========s+=b
====return s

Ⅳ python線程池設置參數可變嗎

（1）可以控制產生線程的數量。通過預先創建一定數量的工作線程並限制其數量，控制線程對象的內存消耗。（2）降低系統開銷和資源消耗。通過對多個請求重用線程，線程創建、銷毀的開銷被分攤到了多個請求上。另外通過限制線程數量，降低虛擬機在垃圾回收方面的開銷。（3）提高系統響應速度。線程事先已被創建，請求到達時可直接進行處理，消除了因線程創建所帶來的延遲，另外多個線程可並發處理。
 線程池的基本實現方法：
（1）線程池管理器。創建並維護線程池，根據需要調整池的大小，並監控線程泄漏現象。
（2）工作線程。它是一個可以循環執行任務的線程，沒有任務時處於 Wait 狀態，新任務到達時可被喚醒。
（3）任務隊列。它提供一種緩沖機制，用以臨時存放待處理的任務，同時作為並發線程的 monitor 對象。
（4）任務介面。它是每個任務必須實現的介面，工作線程通過該介面調度任務的執行。

Ⅳ python中函數的默認參數和可變長參數如何排列

open最多可以帶三個參數，但是後面兩個是可選的，[]內的內容表示可選參數。
open第一個參數是文件名稱，第二個是模式，第三個表示緩沖方式,看隨機文檔有詳細解釋的。

Ⅵ python可變參數求和

在Python函數中，還可以定義可變參數。顧名思義，可變參數就是傳入的參數個數是可變的，可以是1個、2個到任意個，還可以是0個。

我們以數學題為例子，給定一組數字a，b，c……，請計算a^2 + b^2 + c^2 + ……。
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
定義可變參數和定義一個list或tuple參數相比，僅僅在參數前面加了一個*號。在函數內部，參數numbers接收到的是一個tuple，因此，函數代碼完全不變。但是，調用該函數時，可以傳入任意個參數，包括0個參數：

>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0

Ⅶ 風變編程的Python課程學完效果如何

一、Python簡介

Python是一種用來編寫應用程序的高級程序設計語言,TIOBE程序語言排行榜2015年12月的排名如下：

Python實現強勢逆襲，而且我相信，隨著時間的推移，國內Python語言未來前景也是一片向好。

Python的特點是優雅簡單，易學易用（雖然我感覺還是有一些概念不容易理解），Python的哲學是盡量用最少的，最簡單易懂的代碼實現需要的功能。Python適宜於開發網路應用，腳本寫作，日常簡單小工具等等。Python的缺點是效率較低，但是在大量的場合效率卻不是那麼重要或者說Python不是其性能瓶頸，所以不要太在意。其次是2.x-3.x的過渡使得許多3.x還缺少很多2.x下的模塊，不過也在完善中。其次就是源代碼無法加密，發布Python程序其實就是發布源代碼。

二、基礎語法要點

1.如果一個字元串中有許多需要轉義的字元，而又不想寫那麼多'',那麼可以用 r'...' 表示 '...'內的內容不轉義。

2.Python可用'''...'''來表示多行內容，如：

123456

>>>print('''line1line2line3''')line1line2line3

3.Python的邏輯運算and, or, not 分別對應C語言中的&&, ||, !.

4.Python的整數與浮點數大小都沒有范圍。

5.Python中除法有兩種： '/'除出來必是浮點數， '//'除出來是整數，即地板除。

6.Python中一切皆引用。每個對象都有一個引用計數器（內部跟蹤變數）進行跟蹤，引用計數值表示該對象有多少個引用，當初次產生賦給變數時，引用計數為1，其後沒進行下列行為中的任意一種都會增加引用計數：

123

賦值： a=b用作函數參數傳遞： func(a)成為容器對象的一個元素： lis=[1,2,a]

以下任意一種行為都會減少引用計數：

1234

del銷毀：dela變數另賦給其他對象：a=False對象從容器中刪除: lis.remove(a)身在的容器被銷毀：dellis

7.深拷貝與淺拷貝的概念與對比，有點復雜，看這篇文章

8.list，tuple和dict，set

list：為列表，是一個有序集合，類似於數組但又比數組功能強大，可以隨時append,pop元素，下標從0開始，且下標為加n模n制，即lis[-1] = lis[len-1]，下標范圍[-len,len-1].

tuple：為元組，類似於list，但list為可變類型，而tuple不可變，即沒有append,pop等函數。一個建議是為了安全起見，能用tuple代替list盡量用tuple。如果tuple只有一個元素，要寫成如(1,)以避免歧義。

dict：字典類型，存放key-value鍵值對，可以根據key迅速地找出value，當然，key必須是不可變類型，如下是錯誤的：

12345

>>> dic={[1,2]:'value'}Traceback (most recent call last):File"<pyshell#10>", line1,in<mole>dic={[1,2]:'value'}TypeError: unhashabletype:'list'

list與dict的優劣對比：

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dict:1.插入，查找速度快，跟key的數目無關2.需佔用大量內存，內存浪費嚴重list:1.插入，查找速度慢，O(n)的復雜度，隨元素個數增加而增加2.佔用內存小

dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關系的

set：set與dict類似，相當於只有key沒有value的dict，每個key不同，set間有 &， | 等操作對應集合的交，並操作。

三、函數

1.函數是對象，函數名即是指向對應函數對象的引用，所以可以將函數名賦給一個變數，相當於給函數起一個『別名』。

123

>>> mmm=max>>> mmm(1,2,3)3

2.Python函數可以返回」多個值「，之所以打引號，是因為實際上返回的多個值拼成了一個元組，返回這個元組。

3.定義默認參數需要牢記：默認參數必須指向不變對象。否則第一次調用和第二次調用結果會不一樣，因為可變的默認參數調用後改變了。

4.可變參數：傳入的參數個數是可變的，可以是0個或多個。可變參數會將你傳入的參數自動組裝為一個tuple。在你傳入的list或tuple名字前加一個 * 即說明傳入的是可變參數。習慣寫法為*args。

5.關鍵字參數：傳入0個或多個含參數名的參數，這些參數被自動組裝成一個dict。習慣寫法**kw，如**a表示把a中所有的鍵值對以關鍵字參數的形式傳入kw，獲得一個dict，這個dict是a的一份拷貝，對kw改動不會傳遞到a

6.命名關鍵字在函數定義中跟在一個*分割符後，如

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deffunc(a,b,*,c,d):pass

c,d為命名關鍵字參數，可以限制調用者可以傳入的參數名，同時可以提供默認值。

7.參數定義順序：必選參數，默認參數，可變參數/命名關鍵字參數，關鍵字參數。

8.切片操作格式為lis[首下標：尾下標：間隔]，如果都不填，即lis[::]則代表整個容器lis

9.用圓括弧()括起來一個列表生成式創建一個生成器generator，generator保存生成演算法，我們可以用next(g)取得生成器g的下一個返回值。生成器的好處就是我們不需要提前生成所有列表元素，而是需要時再生成，這在某些情況下可以節省許多內存。演算法也可以不是列表生成式而是自定義函數，只需在函數定義中包含yield關鍵字。

10.map()和rece()： 二者都是高階函數。map()接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable序列，map將傳入的函數依次作用在序列每一個元素上，並把結果作為新的Iterator返回。rece()類似累積計算版的map()，把一個函數作用在一個序列上，每次接收兩個參數，將結果繼續與序列的下一個元素做累積計算。

利用map和rece編寫一個str2float函數，如把字元串'123.456'轉換成浮點數123.456：

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(s):deff1(x,y):returnx*10+ydefchar2num(s):return{'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}[s]deff2(x,y):returnx*0.1+ya,b=s.split('.')print('a=',a)print('b=',b)returnrece(f1,map(char2num,a))+0.1*rece(f2,map(char2num,b[::-1]))print('str2float('123.456') =', str2float('123.456'))

11.fliter()函數過濾序列，類似於map()作用於每一元素，根據返回值是True或者False決定舍棄還是保留該元素。函數返回一個Iterator。

12.sorted()函數可實現排序，類似於C++庫中的sort()函數，但是比其更加簡潔，語法為sorted(lis,key=func,reverse=T/F)

key函數可實現自定義的排序規則，reverse表示升序還是降序。

13.一個函數可以返回一個函數，但是返回時該函數並未執行，所以返回函數中不要引用任何可能發生變化的變數，否則會出現邏輯錯誤。

14.裝飾器(decorator): 當需要增強函數的功能卻不希望修改函數本身，那麼可以採用裝飾器這種運行時動態增加功能的方式，增加的功能卸載裝飾器函數中。如在執行前後列印'begin call'和'end call'，可以這樣做：

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importfunctoolsdeflog(func):@functools.wraps(func)#為了校正函數簽名，最好寫上defwrapper(*args,**kw):print('begin call')f=func(*args,**kw)print('end call')returnfreturnwrapper@logdefhah():print('hahahaha')hah()

123

begin callhahahahaend call

15.偏函數： functools.partial()，作用是將一個函數的某些參數固定住，作為新函數的參數，即固定住該參數，返回一個新函數，使調用更簡單。

四、面向對象編程

1.Python實例變數可以自由地綁定任何屬性

2.為了不讓內部屬性不被外部訪問，在屬性的名稱前加上兩個下劃線__，這樣就變成了一個私有變數(private)，注意，不能直接訪問不代表一定不能訪問，事實上，加雙下劃線後Python就會將其改名為『_class名__name』，所以還是可以這樣來訪問這個『私有』變數。

3.對於靜態語言，如果要求傳入一個class類型的對象，那麼傳入的對象必須是class類型或者其子類，否則將無法調用class中的方法，而Python這樣的動態語言有『鴨子類型』一說，即不一定要傳入class類型或其子類，而只要保證傳入的對象中有要使用的方法即可。

4.如果想要限制實例可以綁定的屬性，那麼在定義class時定義一個__slots__變數即可，例如：

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classStudent(object):__slots__=(『name』,』age』)

注意，__slots__限制的屬性對當前類實例起完全限製作用，且與子類共同定義其__slots__，也就是說子類可以定義自己的__slots__，子類實例允許定義的屬性就是自身的__slots__加上父類的__slots__，即並集。

5.@ property裝飾器可以使一個getter方法變成屬性，如果方法名為me，那麼@me.setter裝飾器則可使一個setter方法變成屬性。這樣可以使代碼更簡短，同時可對參數進行必要的檢查。

6.通過多重繼承，可使子類擁有多個父類的所有功能。

7.在類中__call__方法可使實例對象像函數那樣直接調用，作用即是該方法定義的過程。

8.ORM(Object Relational Mapping 對象關系映射)，就是把關系資料庫的一行映射為一個對象，也就是一個類對應一個表。ORM的實現需要通過metaclass元類修改類的定義。元類可以改變類創建時的行為。

五、調試

1.Python調試方法：

(1)直接列印

(2)斷言

(3)pdb

(4)IDE

六、IO編程

1.序列化： 把變數從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化。Python用pickle模塊實現序列化。序列化之後，就可以把序列化後的內容存儲到磁碟上或者通過網路進行傳輸。pickle.mps()將對象序列化成一個bytes,而pickle.loads()可以根據bytes反序列化出對象。

2.pickle雖好，但是它專為Python而生，所以要在不同語言間傳遞對象，最好還是xml或者json，而json表示格式是一個字元串，更易讀取，且比xml快，所以更加適宜於對象序列化。Python內置了json模塊，相應方法仍然是mps()和loads()。

3.但是在默認情況下，有些對象是無法序列化的，所以我們有時還需要定製轉換方法，告訴json該如何將某類對象轉換成可序列為json格式的{}對象。如下即是一個轉換方法：

123456

defmantodict(std):return{'name': std.name,'age': std.age,'id': std.id}

七、進程與線程

1.Python用mutiprocessing模塊來實現多進程。

2.如果要大量創建子進程，可以使用進程池：

1

frommultiprocessingimportPool

示例如下：

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....p=Pool(4)foriinrange(5):p.apply_async(long_time_task, args=(i,))print('Waiting for all subprocesses done...')p.close()p.join()print('All subprocesses done.')

要使用進程池需新建Pool對象，對Pool對象調用join()使等待池中所有子進程運行完畢，調用join()方法之前必須調用close()，且此後無法再新加子進程。

3.使用subprocess模塊可以方便的啟動並管理一個子進程，控制其輸入輸出。

4.進程間通信使用Queue,Pipes實現。

5.threading模塊管理線程。threading.lock()創建線程鎖，防止同時訪問互斥資源造成的錯誤，示例如下：

1234567

lock=threading.Lock()...lock.acquire()...change(mutex)...lock.release()

6.ThreadLocal可以解決參數在一個線程中各個函數之間互相傳遞的問題。

7.managers模塊實現分布式進程。

八、正則表達式與常用內建模塊

1.re模塊進行正則表達式編譯和匹配，如果該表達式需要匹配很多次，那麼最好進行編譯從而大大節省時間。

正則表達式匹配郵箱例子：

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importrehah=re.compile('[0-9a-zA-Z]+[.[0-9a-zA-Z]+]*@[0-9a-zA-Z]+.[a-z]{2,3}')print(hah.match('[email protected]').group())print(hah.match('[email protected]').group())i=1whilei <10:r=input('請輸入郵箱：')print(hah.match(r).group())i=i+1

2.datetime模塊進行日期和時間的處理，每一個時間對應一個timestamp，我們把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00時區的時刻稱為epoch time，記為0（1970年以前的時間timestamp為負數），當前時間就是相對於epoch time的秒數，稱為timestamp。字元串和datetime也可以相互轉換，採用strptime()方法，字元串轉換為datetime時需要設定一個識別格式，其中

1

%Y-%m-%d%H:%M:%S

分別表示年-月-日 時-分-秒。

從datetime得出月份，星期等字元串用strftime()方法，其中：

1

%a,%b%d%H:%M

分別表示星期, 月份 日期 時:分。

示例：

12345678910

fromdatetimeimportdatetimer='2015-11-23 12:01'dt=datetime.strptime(r,'%Y-%m-%d %H:%M')print(dt)week=dt.strftime('%a %b %d, %H:%M')print(week)2015-11-2312:01:00Mon Nov23,12:01

3.collections是Python內建的一個集合模塊，提供了許多有用的集合類。

4.Base64是一種任意二進制到文本字元串的編碼方法，常用於在URL、Cookie、網頁中傳輸少量二進制數據。

5.struct模塊用來解決bytes和其他二進制數據類型的轉換。

6.Python的hashlib提供了常見的哈希演算法，如MD5，SHA1等等。hashlib實現簡單登錄：

importhashlibdb={'michael':'','bob':'','alice':''}defget_md5(ostr):md5=hashlib.md5()md5.update(ostr.encode())returnmd5.hexdigest()deflogin(user, password):r=get_md5(password)fornameindb:ifdb[name]==r:returnTruereturnFalseprint(login('bob','abc999'))True

7.Python的內建模塊itertools提供了非常有用的用於操作迭代對象的函數。

8.urllib提供了一系列用於操作URL的功能。如GET,POST...

9.PIL(Python Imaging Library Python圖像庫)是一個強大的圖像處理標准庫，功能強大卻又簡單易用。現在的名字叫做Pillow。可以如下安裝Pillow:

1

pip3 install pillow

從下面生成數字驗證碼的程序可以窺其一斑：

九、網路編程和電子郵件

1.網路編程主要是TCP和UDP的編程，示例見【Python網路編程】利用Python進行TCP、UDP套接字編程

2.SMTP是發送郵件的協議，Python內置對SMTP的支持，可以發送純文本郵件、HTML郵件以及帶附件的郵件。Python對SMTP支持有smtplib和email兩個模塊，email負責構造郵件，smtplib負責發送郵件。Python內置一個poplib模塊，實現了POP3協議，可以直接用來收郵件。由於現在絕大多數大型郵件服務商都採取了反垃圾郵件措施，所以這部分的簡單實驗並沒有成功，還需進一步研究，等遇到具體情況再說。

3.Python內嵌了sqlite資料庫，還可以自行安裝連接mysql，MySQL是當前最流行的開源資料庫，在行業內有著廣泛的應用。

十、Web開發和非同步IO

1.WSGI(Web Server Gateway Interface) 伺服器網關介面。

2.Python web 開發框架：

-Flask：流行的Web框架

-Django：全能型Web框架

-web.py：一個小巧的Web框架

-Bottle：和Flask類似的Web框架

-Tornado：Facebook的開源非同步Web框架

3.協程

Ⅷ Python函數的個數可變參數問題

def f(*paralist, **paradict):
for i in paralist:
print i
for i in paradict:
print i, paradict[i]

Ⅸ 簡單談談Python中函數的可變參數

簡單談談Python中函數的可變參數
在Python中定義函數，可以用必選參數、默認參數、可變參數和關鍵字參數，這4種參數都可以一起使用，或者只用其中某些，但是請注意，參數定義的順序必須是：必選參數、默認參數、可變參數和關鍵字參數。

可變參數( * )

可變參數，顧名思義，它的參數是可變的，比如列表、字典等。如果我們需要函數處理可變數量參數的時候，就可以使用可變參數。

我們在查看很多Python源碼時，經常會看到 某函數(*參數1, **參數2)這樣的函數定義，這個*參數和**參數就是可變參數，一時會讓人有點費解。其實只要把函數可變參數的定義搞清楚了，就不難理解了。

當我們不知道需要用幾個參數來定義函數的時候，可變參數就可以大展手腳了。

在Python里，帶 * 的參數就是用來接受可變數量參數的。

如果一個函數定義如下：
def functionTest(*args):
....
....
....

調用時我們可以的這樣調用：
functionTest(1)
或者
functionTest(1,2)
或者
functionTest(1,2,3)

後面可以傳入多個參數。

看段實例代碼，觀察下*是怎麼具體應用的吧：

def get_sum(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum += n
return sum

#在這里寫下你的代碼來調用get_sum來求5個數字的和，並輸出這個結果
print (get_sum(1,2,3,4,5))
結果會是什麼呢？大家可以自己動手操作起來看下，以就是關於Python中函數可變參數的全部內容，希望這篇文章對大家學習或使用python能有所幫助

Ⅹ Python的位置參數、默認參數、關鍵字參數、可變參數區別

對於python函數參數，對於初學者可能就是進入了迷宮，盡管我也是初學者，簡單總結一下。
說參數之前，先講一下兩個packing（包裹）和unpacking（解包裹）：

輸出：

我總結不了這個概念，只能幫大家到這了

一、位置參數和關鍵字參數：

調用函數時根據函數定義的參數位置來傳遞參數。

注意：
有位置參數時，位置參數必須在關鍵字參數的前面，但關鍵字參數之間不存在先後順序的

二、默認參數：
用於定義函數，為參數提供默認值，調用函數時可傳可不傳該默認參數的值（注意：所有位置參數必須出現在默認參數前，包括函數定義和調用）

三、可變參數：

定義函數時，有時候我們不確定調用的時候會傳遞多少個參數(不傳參也可以)。此時，可用包裹(packing)位置參數，或者包裹關鍵字參數，來進行參數傳遞，會顯得非常方便。

1、包裹位置傳遞

我們傳進的所有參數都會被args變數收集，它會根據傳進參數的位置合並為一個元組(tuple)，args是元組類型，這就是包位置傳遞。

2、包裹關鍵字傳遞

kargs是一個字典(dict)，收集所有關鍵字參數

四、解包裹參數：

*args 和 **kargs ，也可以在函數調用的時候使用，稱之為解包(unpacking)

1、在傳遞元組時，讓元組的每一個元素對應一個位置參數

2、在傳遞詞典字典時，讓詞典的每個鍵值對作為一個關鍵字參數傳遞給函數

五、位置參數、默認參數、可變參數的混合使用

1、基本原則是：先位置參數，默認參數，包裹位置，包裹關鍵字(定義和調用都應遵循)

2、Python中 *args 和 **kwargs 的區別

先看個demo：

輸出結果：

分析一下：可以看到，這兩個是[Python]中的可變參數。 *args 表示任何多個無名參數，它是一個tuple； **kwargs 表示關鍵字參數，它是一個dict。並且同時使用 *args 和 **kwargs 時，必須 *args 參數列要在 **kwargs 前，否則會報語法錯誤！！！

還有個小應用場景：創建字典

其實python中就帶有dict類，使用dict(a=1,b=2,c=3)即可創建一個字典了。

*args：
重點在*，後面的args相當於一個變數名，可以自己定義的。它的本質就是將標准調用剩下的值集中轉變為元組。

從形參的角度：

從實參的角度：

從不同角度看**kwargs：

**kwargs與位置參數和默認參數混用：

超復雜混合參數混用記：

總結：

位置參數：

調用函數時所傳參數的位置必須與定義函數時參數的位置相同

關鍵字參數：

使用關鍵字參數會指定參數值賦給哪個形參，調用時所傳參數的位置可以任意

*位置參數：可接受任意數量的位置參數(元組)；只能作為最後一個位置參數出現，其後參數均為關鍵字參數

**關鍵字參數：可接受任意數量的關鍵字參數(字典)；只能作為最後一個參數出現