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python打卡day26

news 来源：原创 2025/6/24 23:13:11

函数、参数、变量

知识点回顾：

函数的定义
变量作用域：局部变量和全局变量
函数的参数类型：位置参数、默认参数、不定参数
传递参数的手段：关键词参数
传递参数的顺序：同时出现三种参数类型时

def function_name(parameter1, parameter2, ...):"""Docstring: 描述函数的功能、参数和返回值 (可选但强烈推荐)"""# 函数体: 实现功能的代码# ...return value # 可选，用于返回结果

函数的基本写法如上，注意冒号、缩进、三引号包起来的注释，函数的参数我们有如下称呼：

Parameters (形参): 在函数定义中列出的变量名 (如 name, feature1, feature2)。
Arguments (实参): 在函数调用时传递给函数的实际值 (如 "张三", 10, 25)，也就是实际的数值（实参）传给了形参（定义时候的变量）

但是形参/实参还有更具体的参数类型：

位置参数 (Positional Arguments): 调用时按顺序匹配，也可以说是普通形参
默认参数值 (Default Parameter Values): 定义函数时给参数指定默认值，调用时如果未提供该参数，则使用默认值注意点：带默认值的参数必须放在没有默认值的参数之后
可变数量参数 (*args 和 **kwargs)：

- *args: 将多余的位置参数收集为一个元组

- **kwargs: 将多余的关键字参数收集为一个字典

Python 先用传的参数按顺序填满普通参数，如果还有剩下的位置参数，全部塞进 *args 这个元组里，如果没多余参数，*args 就是个空元组 ()

def make_pizza(size, *toppings):"""概述要制作的比萨。*toppings 会将所有额外的位置参数收集到一个元组中。"""print(f"\n制作一个 {size} 寸的比萨，配料如下:")if toppings: # 只要toppings不为空元组，就会执行for topping in toppings:print(f"- {topping}")else:print("- 原味 (无额外配料)")make_pizza(12, "蘑菇")
make_pizza(16, "香肠", "青椒", "洋葱")
make_pizza(9) # toppings 会是空元组# ---------- 结果如下 -----------
制作一个 12 寸的比萨，配料如下:
- 蘑菇制作一个 16 寸的比萨，配料如下:
- 香肠
- 青椒
- 洋葱制作一个 9 寸的比萨，配料如下:
- 原味 (无额外配料)

Python 先处理所有位置参数（包括普通参数和*args），把能匹配普通参数名的关键字参数用掉，剩下的所有参数名=值都塞进 **kwargs 这个字典里

def build_profile(first_name, last_name, **user_info):"""创建一个字典，其中包含我们知道的有关用户的一切。**user_info 会将所有额外的关键字参数收集到一个字典中。"""profile = {}profile['first_name'] = first_nameprofile['last_name'] = last_namefor key, value in user_info.items():profile[key] = valuereturn profileuser_profile = build_profile('爱因斯坦', '阿尔伯特',location='普林斯顿',field='物理学',hobby='小提琴')
print(f"\n用户信息: {user_profile}")# ------------ 结果如下 --------------
用户信息：{'first_name': '爱因斯坦', 'last_name': '阿尔伯特', 'location': '普林斯顿', 'field': '物理学', 'hobby': '小提琴'}

关键字参数 (Keyword Arguments)并非是一种参数，而是一种传递参数的手段: 调用时通过参数名=值的形式指定，可以不按顺序。他可以传位置参数的值，也可以传默认参数的值，也可以传可变参数的值，也可以传关键字参数的值。为了可读性，更推荐对所有参数均采取关键字参数传递

假设一个复杂的绘图函数
plot_data(data, x_col, y_col, "blue", "-", True, False, "My Plot", "X-axis", "Y-axis") # 不清晰使用关键字参数
plot_data(data=my_data, x_column='time', y_column='value',color='blue', linestyle='-', show_grid=True, use_log_scale=False,title="My Awesome Plot", xlabel="Time (s)", ylabel="Value") # 非常清晰

- 局部变量 (Local Variables): 在函数内部定义的变量，只在该函数内部有效。当函数执行完毕后，局部变量通常会被销毁

- 全局变量 (Global Variables): 在所有函数外部定义的变量，可以在程序的任何地方被访问（但在函数内部修改全局变量需要特殊声明，如 global 关键字，初学阶段可以先避免）

收获心得：

还有几道作业就没放上来了，说实话大部分概念都是之前接触C或者C++见过并且熟知的，就是*args 和 **kwargs需要稍微注意一下

@浙大疏锦行

python打卡day26

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