Python参数类型以及常见的坑详解
导语
由于之前遇到过几次有关于参数类型的坑,以及经常容易把一些参数类型搞混淆,现在做一下有关参数类型的总结记录以及对之前踩坑经历的分析。
参数类型
首先我们列举一下有关于Python的参数类型,以及实际上的运用和原理。
- 位置参数(必选参数)
- 默认参数
- 可变参数
- 关键字参数
位置参数(必选参数)
首先是位置参数,同时也被称作必选参数,位置参数很好理解,只要记住这点:
在函数定义时直接给定的此参数名称,调用时按照参数的位置顺序,依次赋予参数值。
示例:
def person_info(name, age): print("My name is %s, I am %s years old" % (name, age)) person_info("zhangsan", "49") # name,age都是位置参数,按照位置顺序,函数中依次接收参数值。
默认参数
默认参数,默认参数存在许多便利的地方,但是同时也存在许多坑,等到后面我们再去仔细分析下为什么存在这些坑,以下几点我们需要注意的:
- 可以为一个或者多个参数指定默认值,当调用函数时可以不用传入该参数值,大大降低函数调用的难度。
- 当需要用传入的参数值代替默认参数的默认值时,可以按照参数位置顺序传入,同时也可以指定参数名传入。
示例:
def person_info(name, age, sex='man'): print("My name is %s, I am %s years old, I am %s" % (name, age, sex)) person_info('zhangsan', '15') person_info('lisi', '15', 'women') person_info('lisi', '20', sex='women')
可变参数
可变参数,顾名思义就是传入的参数数量是可变的:
可变参数在实际中,传入的数量可以是任意多个,但也可以没有。
而可变参数会在传入函数内部时,是一个tuple的形式。
示例:
def add(*numbers): sum = 0 for i in numbers: sum+=i return sum print(add(1,3,4,2,1,4,1,3)) numbers=[2,3,4,1,5] add(*numbers) # 当传入的参数为list时,会将list中所有的元素作为可变参数,传进去
关键字参数
当可变参数在传入0个或者任意个参数时,这些可变参数会在函数调用时自动组装成一个tuple。而关键字参数也允许你传入0个或者任意个含参数名的参数,这些关键字参数会函数内部自动组装为一个dict。调用函数时,可以只传入必选参数。
扩展函数的功能,**kwargs
示例:
def person_info(**kw): for key,value in kw.items(): print(key, value) person_info(name='zhangsan', age=15) person = {'name': 'zhangsan', 'age': 13} person_info(**person)
命名关键字参数
对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。但是针对到底传入了哪些参数,就需要通过函数内部分析检查。所以命名关键字参数就是限制传入的参数的名字,只能传我已命名关键字参数。
- 命名关键字参数需要一个特殊分隔符*,分隔符后面的参数会被视为命名关键字参数。
- 当函数中已经存在一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不需要一个*特殊分隔符――“”**。
- 命名关键参数可以有默认值,从而简化调用。
- 命名关键参数必须传入一个参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将会报错。
示例:
def person_info(name, *, age, sex): print(name, age, sex) def person_info2(name, *args, age, sex): for i in args: print(i) print(name, age, sex) person_info('zhangsan', age=12, sex='man') person_info2('zhangsan', 'sksks', 'ssk', age=13, sex='man')
参数组合调用规则
在python定义函数过程中,可以用位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数、命名关键字参数。这五种参数都可以通过组合使用。需要注意的是:
这五种参数定义的顺序必须是:位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数、关键字参数。
位置参数和默认参数组合
def Person(name, age=20): print(name,age) Person('zhangsan') Person('zhangsan', 20)
位置参数、默认参数、可变参数组合
def Person(name, age=20, *args): for i in args: print(i) print(name, age) Person('zhangsan') Person('zhangsan', 22, "Beijing") Person('zhangsan', age=22, 'Shanghai')
位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数组合
def Person(name, age=20, *args, city, **kwargs): for i in args: print(i) for key,value in kwargs.items(): print(key, value) print(name, age, city) Person('zhangsan', age=12, 'Author', city='Shanghai', company='Shanghai Software')
关于参数定义的一些坑
默认参数陷阱
关于默认参数陷阱的问题,我们先来看一看一个示例:
def Book(book, book_list=[]): print(id(book_list)) book_list.append(book) for book in book_list: print(book) print(id(book_list)) test = Book("First One")
输出的结果:
这个输出的结果应该是意料之中,现在我们这时候再调用Book()方法,看看会发生什么:
这时候输出结果,竟然把之前的First one都输出,看了他们的id,发现都是同一块内存地址,这时候就开始纳闷了,那么来找找出现这种状况的原因。
经过查阅官方资料发现,这是一段Python官方文档给出的解释:
Important warning: The default value is evaluated only once. This makes a difference when the default is a mutable object such as a list, dictionary, or instances of most classes. For example, the following function accumulates the arguments passed to it on subsequent calls:
我们来看看解释分析下,Python官方文档给出的理由就是Python对默认值只计算一次,对于可变对象,在后续调用的情况下会累积传递给他们。而list、dict等这种都属于可变对象。
那么对于这种默认值陷阱,我们是该如何避免造成一些不必要的麻烦呢?大致有两种解决方法:
- 避免使用可变对象作为默认值。
- 在参数定义的时候可以使用None对象作为占位符。
对于第二种方法:
def Book(book, book_list=None): print(book_list) if book_list is None: book_list = [] book_list.append(book) for book in book_list: print(book) print(id(book_list)) test1 = Book('First one') test2 = Book('Second one')
测试结果:
慎用变长参数
前面已经介绍过了,Python是支持可变长度的参数列表,可以在函数定义参数时使用*args和**kwargs两个特殊的语法来实现。
那为什么要说慎用变长参数,我总结了一下有以下几个原因:
使用过于灵活。比如在我上面有关不同类型参数组合使用的示例中,在位置参数和默认参数在的情况下,还有可变参数、关键字参数、命名关键字参数。这就很容易是的这个函数的签名不够清晰,调用者需要花费时间去了解你这个方法该如何调用。所以这就很容易使得团队开发中效率低效。
另外一个原因,如果一个函数的列表过于长,虽然可以通过使用*args, **kwargs来简化函数,但同时也意味这个函数或许有更好的实现方式,有重构的必要。
说完了要慎用,在说说看我们常用的变长参数的使用场景:
- 为函数添加一个装饰器。
- 如果参数的数目不确定的时候,可以考虑使用变长参数。比如读取一些配置文件中的配置项时。
- 用来实现函数的多态,或者在继承情况下子类需要调用父类的某些方法。
总结
关于的Python参数类型就写到这里了,刚开始学Python的时候,经常被函数定义的参数类型搞懵,后面看了一些教程,自己在写一些脚本的时候遇到的一些坑,并且在看一些大牛分析背后的原理,后面感觉收获良多。后面干脆想把自己学习过程遇到的东西都整理一下,做个记录,加深理解。