adam函数python,Adams时间函数

python输入不了大写字母

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利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字。输入。adam,LISA,barT,输出。Adam,Lisa,Bart。

没有提供iscapitalize()方法,下面我们会自己实现,至于为什么Python没有为我们实现,就不得而知了。

Python中的几种特殊数据类型小结

下面介绍了Python中的6种特殊数据类型:

1.list:列表

是一种有序的数据集合,在列表数据结构中的类型并不唯一

定义形式:L=['Micha',100,True]

输出整个列表的时候显示为['Micha',100,True]

输出单个的数值则为:Micha

a.访问,直接使用L[0]表示第一个元素或者使用L[-1]表示最后一个数据,以此类推,但是注意访问不能越界(访问的序号不能超过元素的总数)。

b.添加新元素:使用L.append(100)直接将100加入列表末尾,或者使用L.insert(0,'paul')将paul插入任意位置。

c.删除元素:L.pop()删除最后一个元素,或者L.pop(2)删除第2个位置的元素。

d.替换元素:直接赋值就可以了L[2]=100

2.tuple:元组

是一种有序的列表,但是其一旦创立完毕就不能够更改,即不能插入,删除里面的元素,访问的方式跟List结构一致。

a.t=()其打印后输出的形式是()

若t中的数据为一个数字则需要在后面加逗号,以区分普通数字,如t=(1,),打印出(1,)而非1,多元素的话则没有这个要求。

b.可以在不变的tuple中加入可变的List如t=(‘a’,'b',['A','B'])

3.dict:字典

d = {

'Adam': 95,

'Lisa': 85,

'Bart': 59

}

len()函数可以计算任意集合的大小

其中可以简单地使用d[key]的形式来查找对应的 value,这和 list很像,不同之处是,list必须使用索引返回对应的元素,而dict使用key,当key不存在的时候,使用该key可能出现错误,因此:要避免 KeyError 发生,有两个办法:

一是先判断一下 key 是否存在,用 in 操作符:

if'Paul' in d:

print d['Paul']

如果 'Paul' 不存在,if语句判断为False,自然不会执行print d['Paul'],从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个 get方法,在Key不存在的时候,返回None:

print d.get('Bart')

59

a.dict中的key不能重复,且dict中的存储的对应值没有顺序,打印出的东西可能是无序的

b.dict的更新:使用d[‘paul']=72求解

c.dict遍历:

d = {'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

for key in d:

...     print key

遍历只能获得key的值,需要通过key值获得对应的value

4.set:集合

无序但是所有元素唯一,不重复

a.定义:s = set(['A', 'B', 'C']),查看 set的内容:

print s

set(['A','C', 'B'])

可以用in来判断是否存在于集合中

b.遍历

s =set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])

for xin s:

print x[0]+':',x[1]

c.添加元素到集合中

s.add(4)

d.删除元素

s.remove(4)若该元素不在集合中将会报错

5.Unicode编码

Python在后来添加了对Unicode的支持,以Unicode表示的字符串用u'...'表示,比如:

printu'中文'

注意: 不加 u,中文就不能正常显示中文。

a.转义形式: u'中文\n日文\n韩文'

b.输出多行:

u'''第一行

第二行'''

c.raw+多行的形式:

ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",

"日文",

"韩文"等多种语言'''

如果中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError,这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释

# -*-coding: utf-8 -*-

目的是告诉Python解释器,用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++另存为, 并选择UTF-8格式保存。

6.raw的作用

如果一个字符串包含很多需要转义的字符,对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况,我们可以在字符串前面加个前缀 r,表示这是一个“raw”字符串,里面的字符就不需要转义了。例如:

r'\(~_~)//'

但是r'...'表示法不能表示多行字符串,也不能表示包含'和 "的字符串,如果要表示多行字符串。

Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法,都是非常基础的知识,十分的细致全面,有需要的小伙伴可以参考下。

Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。

List

字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List:

L = [12, 'China', 19.998]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:

L = []

Python中的List是有序的,所以要访问List的话显然要通过序号来访问,就像是数组的下标一样,一样是下标从0开始:

print L[0]

12

千万不要越界,否则会报错

print L[3]

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问,通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号,比如-1这个下标就表示倒数第一个元素:

L = [12, 'China', 19.998]

print L[-1]

19.998

-4的话显然就越界了

print L[-4]

Traceback (most recent call last):

File "pyshell#2", line 1, in module

print L[-4]

IndexError: list index out of range

List通过内置的append()方法来添加到尾部,通过insert()方法添加到指定位置(下标从0开始):

L = [12, 'China', 19.998]

L.append('Jack')

print L

[12, 'China', 19.998, 'Jack']

L.insert(1, 3.14)

print L

[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']

通过pop()删除最后尾部元素,也可以指定一参数删除指定位置:

L.pop()

'Jack'

print L

[12, 3.14, 'China', 19.998]

L.pop(0)

12

print L

[3.14, 'China', 19.998]

也可以通过下标进行复制替换

L[1] = 'America'

print L

[3.14, 'America', 19.998]

Tuple

Tuple可以看做是一种“不变”的List,访问也是通过下标,用小括号()表示:

t = (3.14, 'China', 'Jason')

print t

(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新赋值替换:

t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):

File "pyshell#21", line 1, in module

t[1] = 'America'

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也没有pop和insert、append方法。

可以创建空元素的tuple:

t = ()

或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):

t = (3.14,)

那么tuple这个类型到底有什么用处呢?要知道如果你希望一个函数返回多个返回值,其实只要返回一个tuple就可以了,因为tuple里面的含有多个值,而且是不可变的(就像是java里面的final)。当然,tuple也是可变的,比如:

t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])

print t

(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])

L = t[3]

L[0] = 122

L[1] = 233

print t

(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变,因为本例子中第四个元素并不是基本类型,而是一个List类型,所以t指向的该List的位置是不变的,但是List本身的内容是可以变化的,因为List本身在内存中的分配并不是连续的。

Dict

Dict是Python中非常重要的数据类型,就像它的字面意思一样,它是个活字典,其实就是Key-Value键值对,类似于HashMap,可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它:

d = {

'Adam': 95,

'Lisa': 85,

'Bart': 59,

'Paul': 75

}

print d

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式,可以通过len函数计算它的长度(List,tuple也可以):

len(d)

4

可以直接通过键值对方式添加dict中的元素:

print d

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

d['Jone'] = 99

print d

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下标来访问内容,而Dict用Key来访问: (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)

print d['Adam']

95

如果Key不存在,会报错:

print d['Jack']

Traceback (most recent call last):

File "pyshell#40", line 1, in module

print d['Jack']

KeyError: 'Jack'

所以访问之前最好先查询下key是否存在:

if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保险的get方法:

print d.get('Adam')

95

print d.get('Jason')

None

至于遍历一个dict,实际上是在遍历它的所有的Key的集合,然后用这个Key来获得对应的Value:

for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85

Paul : 75

Adam : 95

Bart : 59

Dict具有一些特点:

查找速度快。无论是10个还是10万个,速度都是一样的,但是代价是耗费的内存大。List相反,占用内存小,但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别,数组并不知道要开辟多少空间,所以往往开始就会开辟一个大空间,但是直接通过下标查找速度快;而链表占用的空间小,但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢

没有顺序。Dict是无顺序的,而List是有序的集合,所以不能用Dict来存储有序集合

Key不可变,Value可变。一旦一个键值对加入dict后,它对应的key就不能再变了,但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key,但是可以作为Value:

print d

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']

print d

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Key不可重复。(下面例子中添加了一个'Jone':0,但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了,所以仅仅是改了原来的value)

print d

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

d['Jone'] = 0

print d

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合并,如何将两个Dict合并为一个,可以用dict函数:

d1 = {'mike':12, 'jack':19}

d2 = {'jone':22, 'ivy':17}

dMerge = dict(d1.items() + d2.items())

print dMerge

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者

dMerge2 = dict(d1, **d2)

print dMerge2

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多,方法2等同于:

dMerge3 = dict(d1)

dMerge3.update(d2)

print dMerge

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

set

set就像是把Dict中的key抽出来了一样,类似于一个List,但是内容又不能重复,通过调用set()方法创建:

s = set(['A', 'B', 'C'])

就像dict是无序的一样,set也是无序的,也不能包含重复的元素。

对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面:

print 'A' in s

True

print 'D' in s

False

大小写是敏感的。

也通过for来遍历:

s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])

#tuple

for x in s:

print x[0],':',x[1]

Lisa : 85

Adam : 95

Bart : 59

通过add和remove来添加、删除元素(保持不重复),添加元素时,用set的add()方法:

s = set([1, 2, 3])

s.add(4)

print s

set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中,add()不会报错,但是不会加进去了:

s = set([1, 2, 3])

s.add(3)

print s

set([1, 2, 3])

删除set中的元素时,用set的remove()方法:

s = set([1, 2, 3, 4])

s.remove(4)

print s

set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中,remove()会报错:

s = set([1, 2, 3])

s.remove(4)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

KeyError: 4

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合,用set是最好的选择,下面例子:

months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])

x1 = 'Feb'

x2 = 'Sun'

if x1 in months:

print 'x1: ok'

else:

print 'x1: error'

if x2 in months:

print 'x2: ok'

else:

print 'x2: error'

x1: ok

x2: error

请问这个python脚本哪里出错了?打印出一个无限循环的数

定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解。

Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。

位置参数

我们先写一个计算x2的函数:

def power(x):

return x * x

对于power(x)函数,参数x就是一个位置参数。

当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x:

power(5)25 power(15)225

现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。

你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算xn,说干就干:

def power(x, n):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x return s

对于这个修改后的power(x, n)函数,可以计算任意n次方:

power(5, 2)25 power(5, 3)125

修改后的power(x, n)函数有两个参数:x和n,这两个参数都是位置参数,调用函数时,传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。

默认参数

新的power(x, n)函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:

power(5)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in moduleTypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'

Python的错误信息很明确:调用函数power()缺少了一个位置参数n。

这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:

def power(x, n=2):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x return s

这样,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2):

power(5)25 power(5, 2)25

而对于n 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)。

从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面);

二是如何设置默认参数。

当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。

举个例子,我们写个一年级小学生注册的函数,需要传入name和gender两个参数:

def enroll(name, gender):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

这样,调用enroll()函数只需要传入两个参数:

enroll('Sarah', 'F')

name: Sarah

gender: F

如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办?这样会使得调用函数的复杂度大大增加。

我们可以把年龄和城市设为默认参数:

def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

print('age:', age)

print('city:', city)

这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数:

enroll('Sarah', 'F')

name: Sarah

gender: F

age: 6city: Beijing

只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息:

enroll('Bob', 'M', 7)

enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')

可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。

有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了name,gender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。

也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。

默认参数很有用,但使用不当,也会掉坑里。默认参数有个最大的坑,演示如下:

先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:

def add_end(L=[]):

L.append('END') return L

当你正常调用时,结果似乎不错:

add_end([1, 2, 3])[1, 2, 3, 'END'] add_end(['x', 'y', 'z'])['x', 'y', 'z', 'END']

当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:

add_end()['END']

但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:

add_end()['END', 'END'] add_end()['END', 'END', 'END']

很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。

原因解释如下:

Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]了。

定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

要修改上面的例子,我们可以用None这个不变对象来实现:

def add_end(L=None):

if L is None:

L = []

L.append('END') return L

现在,无论调用多少次,都不会有问题:

add_end()['END'] add_end()['END']

为什么要设计str、None这样的不变对象呢?因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。

可变参数

在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。

我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……。

要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:

def calc(numbers):

sum = 0

for n in numbers:

sum = sum + n * n return sum

但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:

calc([1, 2, 3])14 calc((1, 3, 5, 7))84

如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样:

calc(1, 2, 3)14 calc(1, 3, 5, 7)84

所以,我们把函数的参数改为可变参数:

def calc(*numbers):

sum = 0

for n in numbers:

sum = sum + n * n return sum

定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:

calc(1, 2)5 calc()0

如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:

nums = [1, 2, 3] calc(nums[0], nums[1], nums[2])14

这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去:

nums = [1, 2, 3] calc(*nums)14

*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

def person(name, age, **kw):

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

函数person除了必选参数name和age外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:

person('Michael', 30)

name: Michael age: 30 other: {}

也可以传入任意个数的关键字参数:

person('Bob', 35, city='Beijing')

name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'} person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')

name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到name和age这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])

name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} person('Jack', 24, **extra)

name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra。

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。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw检查。

仍以person()函数为例,我们希望检查是否有city和job参数:

def person(name, age, **kw):

if 'city' in kw: # 有city参数

pass

if 'job' in kw: # 有job参数

pass

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:

person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)

如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:

def person(name, age, *, city, job):

print(name, age, city, job)

和关键字参数**kw不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符*,*后面的参数被视为命名关键字参数。

调用方式如下:

person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')

Jack 24 Beijing Engineer

如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了:

def person(name, age, *args, city, job):

print(name, age, args, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错:

person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in moduleTypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given

由于调用时缺少参数名city和job,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()函数仅接受2个位置参数。

命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:

def person(name, age, *, city='Beijing', job):

print(name, age, city, job)

由于命名关键字参数city具有默认值,调用时,可不传入city参数:

person('Jack', 24, job='Engineer')

Jack 24 Beijing Engineer

使用命名关键字参数时,要特别注意,如果没有可变参数,就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:

def person(name, age, city, job):

# 缺少 *,city和job被视为位置参数

pass

参数组合

在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

比如定义一个函数,包含上述若干种参数:

def f1(a, b, c=0, *args, **kw):

print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):

print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

f1(1, 2)

a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {} f1(1, 2, c=3)

a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {} f1(1, 2, 3, 'a', 'b')

a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {} f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)

a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99} f2(1, 2, d=99, ext=None)

a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数:

args = (1, 2, 3, 4) kw = {'d': 99, 'x': '#'} f1(*args, **kw)

a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'} args = (1, 2, 3) kw = {'d': 88, 'x': '#'} f2(*args, **kw)

a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。

虽然可以组合多达5种参数,但不要同时使用太多的组合,否则函数接口的可理解性很差。

练习

以下函数允许计算两个数的乘积,请稍加改造,变成可接收一个或多个数并计算乘积:

# -*- coding: utf-8 -*-

# 测试

print('product(5) =', product(5))

print('product(5, 6) =', product(5, 6))

print('product(5, 6, 7) =', product(5, 6, 7))

print('product(5, 6, 7, 9) =', product(5, 6, 7, 9))

if product(5) != 5:

print('测试失败!')

elif product(5, 6) != 30:

print('测试失败!')

elif product(5, 6, 7) != 210:

print('测试失败!')

elif product(5, 6, 7, 9) != 1890:

print('测试失败!')

else:

try:

product()

print('测试失败!')

except TypeError:

print('测试成功!')

Run

python中字典的使用方法怎么样的

dict全称dictionary,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。

举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list:

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

scores = [95, 75, 85]

给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长。

如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下:

d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}

d['Michael']

95

把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入:

d['Adam'] = 67

d['Adam']

67

由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉:

d['Jack'] = 90

d['Jack']

90

d['Jack'] = 88

d['Jack']

88

如果key不存在,dict就会报错:

d['Thomas']

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in KeyError: 'Thomas'

要避免key不存在的错误,有两种办法,一是通过in判断key是否存在:

'Thomas' in dFalse

二是通过dict提供的get()方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value:

d.get('Thomas')

d.get('Thomas', -1)

-1

要删除一个key,用pop(key)方法,对应的value也会从dict中删除:

d.pop('Bob')

75

d

{'Michael': 95, 'Tracy': 85}


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