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【Python】Python参数详解

目录

Python参数种类

Python参数定义

不定参数接收

限定传入参数方式

具体示例

位置参数示例

关键词参数示例

两种方法都支持的形式

参数默认值（可选参数）

参数默认值定义

引用类型默认值异常行为

参数类型声明

参数类型定义申明

函数返回值类型声明

参数与装饰器

Python参数种类

总体来看，Python支持两种类型的方法参数，其类型分别为：

  • 位置参数（Positional Parameters）
  • 关键词参数（Keyword Parameters）

    • 然后我们看下参数的传递形式，假如有如下函数定义：

    def f(a,b,c):
	...

    如果我们通过如下方式调用，则称为位置参数：

    f(1,2,3)
# 这里的 1,2,3 分别对应位置 a,b,c ,故这里是位置参数 

args=[1,2,3]
f(*args)

    如果我们通过如下方式调用，则称为关键词参数。这种方式下，我们不用关心参数位置，而是使用显示指定的方式指定每个参数的值，相比之下，这种方式更明确每个参数的值。

    f(b=2,c=3,a=1)
# 或者
kwargs = {"b":2,"c":3,"a":1}
f(**kwargs)

    ⚠️当我们在给定参数时候，关键词参数后，不可跟位置参数，即如下调用方式是错误的

    >>> f(2,b=3,1)
SyntaxError: positional argument follows keyword argument

    Python参数定义

    不定参数接收

    最常见的形式：

    def f(*args,**kwargs):
	...

    其中，args用于接收位置参数，即args类型是列表；kwargs用于接收keyword参数，即kwargs是一个字典。

    限定传入参数方式

    从官方给的这个示例说起

    def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
      -----------    ----------     ----------
        |             |                  |
        |       位置参数/关键词参数         |
        |                                - 只能关键词参数
         -- 只能是位置参数

    根据上述示例，不难看出，在方法定义的时候，我们可以通过特定的两个符号/和*将参数分开。即/前面的只能是未知参数，/与* 之间的参数即可使位置参数，也可以是关键词参数，*后面的参数必须是关键词参数。

    考虑到不定参数同时存在的情况，支持如下定义形式

    def f(a,/,b,c,*args,**kwargs):
	...
# 或
def f(a,/,b,c,*args):
	...
# 或
def f(a,/,b,c,**kwargs):
	...
# 或
ef f(a,/,b,c,*,d,**kwargs):
	...

    具体示例

    位置参数示例

    方法定义：

    def f(pos1,pos2,/):
	...

    正确调用方式

    f(1,2)

    错误调用方式及其报错

    >>> f(1,pos2=2)
TypeError: f() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos2'
>>> f(pos1=1,pos2=2)
TypeError: f() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos1, pos2'

    关键词参数示例

    方法定义

    def f(*,pos1,pos2):
	...

    正确调用方式

    >>> f(pos1=1,pos2=2)

    错误调用方式及其异常

    >>> f(1,2)
TypeError: f() takes 0 positional arguments but 2 were given
>>> f(1,pos2=2)
TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 positional argument (and 1 keyword-only argument) were given

    两种方法都支持的形式

    方法定义

    def f(a,/,pos1,pos2,*,b):
	...

    ⚠️ 如下方式定义会抛出异常

    >>> def f(/,pos1,pos2,*):
			...
SyntaxError: invalid syntax
# / 前面必须有参数, * 后面必须有参数

    正确调用方式

    >>> f(1,2,3,b=4)
>>> f(1,2,pos2=3,b=4)

    参数默认值（可选参数）

    Python中，给定默认值的参数都是可选参数。

    参数默认值定义

    Python函数定义的时候，按照参数顺序，从第一个给定默认值之后的参数之后，必须提供默认值

    def f(a=1,b=2,c=None):
	...

    异常定义及其错误

    >>> def f(a,b=2,c):
			...
def f(a,b=2,c):
             ^
SyntaxError: non-default argument follows default argument

    引用类型默认值异常行为

    有的时候，你可能需传入一个默认的列表，如

    def f(a:list=[]):
  a.append(1)
  return a

    当我们如下操作，会发现第二次的输出并不是我们希望的

    f()  # 输出 [1]
f()  # 输出 [1, 1]

    正确应该采用如下方式定义

    def f(a: list = None):
    if a is None:
        a = []
    a.append(1)
    return a

# 字典参数的情况
def f(a: dict = None):
    if a is None:
        a = {}

    参数类型声明

    Python是动态类型语言，其变量的类型在运行时才确定。虽然这种灵活性为开发者带来了方便，但也可能导致代码在运行时发生类型错误。为了提高代码的可维护性和可读性，Python 3.5及以上版本引入了类型提示（Type Hints）。

    参数类型定义申明

    在函数定义时，可以使用冒号**:**来指定参数的类型

    def greet(name: str):
    return "Hello, " + name

    函数返回值类型声明

    我们可以使用**->**符号来指定函数的返回值类型。例如

    def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

    其他类型参数声明参考typing库。

    参数与装饰器

    首先，我们定义了一系列实用的装饰器，用于测量函数的执行时间。接着，我们定义了几个简单的函数，其中包括不同类型的参数和使用了不同装饰器的函数。

    import inspect
from functools import wraps

def timeit(func):
    import time
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        func(*args, **kwargs)
        print(f"cost time: {time.time() - start}")

    return wrapper

def timeit1(name):
    def _timeit(func):
        import time
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start = time.time()
            func(*args, **kwargs)
            print(f"{name} cost time: {time.time() - start}")

        return wrapper

    return _timeit

def timeit2(name):
    def _timeit(func):
        import time
        @wraps(func)
        def wrapper(param1, param2, param3):
            start = time.time()
            func(param1, param2, param3)
            print(f"{name} cost time: {time.time() - start}")

        return wrapper

    return _timeit

def func1(param1, param2, param3):
    print(param1, param2, param3)

@timeit
def func2(param1, param2, param3):
    print(param1, param2, param3)

@timeit1("func3")
def func3(param1, param2, param3):
    print(param1, param2, param3)

@timeit2("func4")
def func4(param1, param2, param3):
    print(param1, param2, param3)

def call_func(func):
    arg_spect = inspect.getfullargspec(func)
    print(f"arg_spect: {arg_spect}")
		...

>>> call_func(func1)
arg_spect: FullArgSpec(args=['param1', 'param2', 'param3'], varargs=None, varkw=None, defaults=None, kwonlyargs=[], kwonlydefaults=None, annotations={})
--------------------

>>> call_func(func2)
arg_spect: FullArgSpec(args=[], varargs='args', varkw='kwargs', defaults=None, kwonlyargs=[], kwonlydefaults=None, annotations={})
--------------------

>>> call_func(func3)
arg_spect: FullArgSpec(args=[], varargs='args', varkw='kwargs', defaults=None, kwonlyargs=[], kwonlydefaults=None, annotations={})
--------------------

>>> call_func(func4)
arg_spect: FullArgSpec(args=['param1', 'param2', 'param3'], varargs=None, varkw=None, defaults=None, kwonlyargs=[], kwonlydefaults=None, annotations={})
--------------------

    通过上述结果，我们可以看到不同类型的函数具有不同的参数信息。对于普通的函数，我们可以通过 inspect.getfullargspec 来获取其参数信息。而对于使用了装饰器的函数，装饰器的实现方式会影响inspect.getfullargspec方法获取实际的参数信息。

    作者：EulerBlind

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