文章目錄

• • • • python函數之參數
      • python的lambda表達式：
      • 函數工具：map，filter，reduce

>>> def f(a):a=99>>> b=88 >>> f(b) >>> print(b) 88 >>> def ch(a,b):a=2b[0]='eoe'>>> x=1 >>> l=[1,2] >>> ch(x,l) >>> x,l (1, ['eoe', 2]) >>> x=1 >>> a=x >>> a=2 >>> print(x) 1 >>> l=[1,2] >>> b=l >>> b[0]='eoe' >>> print(l) ['eoe', 2] >>> l=[1,2] >>> ch(x,l[:]) >>> l [1, 2] >>> l1=[2,3,4] >>> l2=l1 >>> l1[0]=24 >>> l1,l2 ([24, 3, 4], [24, 3, 4]) >>> l1=[2,3,4] >>> l2=l1[:] >>> l1[0]=24 >>> l1,l2 ([24, 3, 4], [2, 3, 4]) >>> def ch(a,b):b=b[:]a=2b[0]='cho'>>> x=1 >>> l=[1,2] >>> ch(x,l) >>> l [1, 2] >>> x 1 >>> def f(a,b,c):print(a,b,c)>>> f(1,2,3) 1 2 3 >>> f(c=3,b=2,a=1) 1 2 3 >>> def f(a,b=2,c=3):print(a,b,c)>>> f(1) 1 2 3 >>> f(a=1) 1 2 3 >>> f(1,4) 1 4 3 >>> f(6,7,8) 6 7 8 >>> f(1,c=9) 1 2 9 >>> def f(*args):print(args)>>> f() () >>> f(1) (1,) >>> f(1,2,3,4) (1, 2, 3, 4) >>> def f(**args):print(args)>>> f() {} >>> f(a=1,b=2) {'a': 1, 'b': 2} >>> def f(a,*b,**c):print(a,b,c)>>> f(1,2,3,x=1,y=2) 1 (2, 3) {'x': 1, 'y': 2} >>> def min1(*args):res=args[0]for arg in args[1:]:if arg < res:res=argreturn res>>> def min2(first,*res):for arg in res:if arg<first:first = argreturn first>>> def min3(*args):tmp=list(args)tmp.sort()return tmp[0]>>> print(min1(4,3,5,1)) 1 >>> print(min2('a','b','c','d')) a >>> print(min3([1,2,3],[3,2],[1,4,5])) [1, 2, 3] >>> def minmax(test,*args):res=args[0]for arg in args[1:]:if test(arg,res):res=argreturn res>>> def less(x,y):return x<y>>> def great(x,y):return x>y>>> print(minmax(less,1,3,2,4,6,7,5)) 1 >>> print(minmax(great,1,3,2,4,6,7,5)) 7 >>> def intersect(*args):res=[]for x in args[0]:for other in args[1:]:if x not in other:breakelse:res.append(x)return res>>> def union(*args):res=[]for seq in args:for x in seq:if not x in res:res.append(x)return res>>> s1,s2,s3='aaa','bbb','ccc' >>> s1,s2,s3='aabbcdf','bcfff','aadsxxs' >>> intersect(s1,s2),union(s1,s2) (['b', 'b', 'c', 'f'], ['a', 'b', 'c', 'd', 'f']) >>> intersect([1,2,3,4,5],(1,2,9,8)) [1, 2] >>> intersect(s1,s2,s3) [] >>> union(s1,s2,s3) ['a', 'b', 'c', 'd', 'f', 's', 'x'] >>> def func(x,y,z):return x+y+z>>> func(2,3,4) 9 >>> f=lambda x,y,z:x+y+z >>> >>> f(2,3,4) 9 >>> x=(lambda a='aad',b='bbc',c='ccc':a+b+c) >>> x('ddd') 'dddbbcccc' >>> def kk():t='ook'ac=(lambda x : t+' '+x)return ac>>> a=kk() >>> a('ioi') 'ook ioi' >>> L=[lambda x : x**2,lambda x : x**3,lambda x : x**4] >>> for f in L:print(f(2))4 8 16 >>> print(L[0](3)) 9 >>> def f1(x):return x**2>>> def f2(x):return x**3>>> def f3(x):return x**4>>> L=[f1,f2,f3] >>> for f in L:print(f(2))4 8 16 >>> print(L[0](3)) 9 >>> key = 'qq' >>> {'aa':(lambda:2+1),'bb':(lambda:2*2),'qq':(lambda:2*3)}[key]() 6 >>> def f1():return 2+2>>> def f1():return 2+1>>> def f2():return 2*2>>> def f3():return 2*3>>> key='qq' >>> {'aa':f1,'bb':f2,'qq':f3}[key]() 6 >>> def ac(x):return (lambda y:x+y)>>> act=ac(1) >>> act(2) 3 >>> ac=(lambda x :(lambda y : x+y)) >>> a=ac(1) >>> a(2) 3 >>> com=[1,2,3,4] >>> da=[] >>> for x in com:da.append(x+10)>>> da [11, 12, 13, 14] >>> def inc(x):return x+10>>> list(map(inc,com)) [11, 12, 13, 14] >>> list(map((lambda x :x+10),com)) [11, 12, 13, 14] >>> def mymap(func,se):res=[]for x in se:res.append(func(x))return res>>> list(map(inc,[1,2,3])) [11, 12, 13] >>> mymap(inc,[1,2,3]) [11, 12, 13] >>> list(map(pow,[1,2,3],[2,3,4])) [1, 8, 81] >>> list(range(-5,5)) [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4] >>> list(filter((lambda x : x>0),range(-5,5))) [1, 2, 3, 4] >>> re=[] >>> for x in range(-5,5):if x >0:re.append(x)>>> re [1, 2, 3, 4] >>> from functools import reduce >>> reduce((lambda x,y:x+y),[1,2,3,4]) 10 >>> reduce((lambda x,y:x*y),[1,2,3,4]) 24 >>> L=[1,2,3,4] >>> re=L[0] >>> for x in L[1:]:re=re+x>>> re 10

python函數之參數

1.參數共享和引用：

函數中對可變對象參數在原處修改能夠影響調用者(列表，字典)，但是對于不可變對象，將其賦值給一個參數，在函數內修改這個參數，對于這個對象本身沒有影響。

2.避免可變參數修改：

python中，默認通過引用（引用）進行函數的參數傳遞。

如果是賦值語句：L1=[1,2,3] L2=L1 那么此時L2和L1引用了相同的對象。此時改變L1，L2也會跟著改變。

但如果是通過拷貝對象，而不是創建相同的引用，此時對L1的修改，不會影響L2的值。因為L2引用的是L1所引用對象的一個拷貝。

L1=[1,2,3] L2=L1[:]

因此，由上述可看出，我們在函數中避免可變參數修改有兩種方法：

第一個就是在調用時對列表進行拷貝，另外一個就是直接在函數內部加一個拷貝語句。

4.python中的賦值：

等號左邊是變量名，右邊是對象，他們之間是通過引用進行聯系的。

對于不可變對象來說，給一個變量賦一個新的值，并不是替換了原始對象，而是讓這個變量去引用完全不同的一個對象。對一個變量賦值，僅僅會影響那個被賦值的變量。

a=3 b=a a='oo’此時輸出b，仍然是3

4.關鍵字參數：

如果沒有特殊的匹配語法，python默認通過位置從左到右匹配變量名。

如果有關鍵字參數，那么通過變量名進行匹配，而不是通過位置（參數從左至右的關系不再重要）。關鍵字參數起到了數據標簽的作用，可讀性增加

5.默認參數：

默認參數允許創建函數可選的參數。如果沒有傳入值的話，在函數運行前，參數就被賦了默認值。

6.接收任意數目參數：

有兩個，第一個是*：將所有位置相關的參數收集到一個新元組里。

另一個是**：只對關鍵字參數有效，將關鍵字參數傳遞給一個新的字典里。

7.函數也能作為參數對象傳入另一個函數。

python的lambda表達式：

1.lambda返回一個函數，lambda是一種生成函數對象的表達式，不是一個語句。只能在里面封裝有限的邏輯。但是def則是在頭部將一個新的函數賦值給一個變量名，而不是將這個函數作為結果返回。

2.默認參數也能夠在lambda參數中使用。lambda主體中的代碼遵循LEGB法則。

3.lambda表達式能夠在使用的代碼內嵌入一個函數的定義，使代碼結構更為簡潔。而且如果再利用字典，通過鍵索引來取回一個函數，相比if語句更為簡潔。從而使字典成為多路分支工具

4.lambda出現在def中，在上層函數調用時候，嵌套的lambda能夠獲取上層函數作用域中變量名x的值。而且lambda也能夠獲取任意上層lambda中變量名。

函數工具：map，filter，reduce

1.map函數：對一個序列對象中每個元素應用被傳入的函數，返回一個包含所有函數返回結果的一個列表。map想要一個函數傳進來，這時候lambda表達式就可以寫進去了。而且map里面還能夠以多個序列作為參數，返回一個結果列表，每個序列中的元素分別對應函數的一個個參數。

2.filter函數：基于某一測試函數過濾出一些元素。

3.reduce函數：返回一個單一的結果，每個元素都運行函數，一般用于迭加或迭乘。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python函数：函数参数，常用函数工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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