对python中的*args与**kwgs的含义与作用详解

在定义函数的时候参数通常会使用

*args与**kwgs，形参与实参的区别不再赘述，我们来解释一下这两个的作用。

*args是非关键字参数，用于元组，**kw是关键字参数

例如下面的代码

def foo(*args,**kwargs):
 print 'args is',args
 print 'kwargs is',kwargs
foo(1,2)
foo(k=1,w=2,a=3,r=4,g=5,s=6)
foo(1,2,a=1,b=2,c=2)
foo('a',1,None,a=1,b='2',c=3)

在函数foo中定义了两个参数

在调用的时候，传递参数，最后的结果如下

args is (1, 2)
kwargs is {}
args is ()
kwargs is {'a': 3, 'g': 5, 'k': 1, 's': 6, 'r': 4, 'w': 2}
args is (1, 2)
kwargs is {'a': 1, 'c': 2, 'b': 2}
args is ('a', 1, None)
kwargs is {'a': 1, 'c': 3, 'b': '2'}

在其中args为一个元组而kwags是一个字典类型。

这两个作为python的可变参数，也就是说args表示任何多个无名参数，然而kwags表示一个一个有着对应关系的关键字参数。

在使用的时候需要注意，*args要在**kwags之前，不然会发生语法错误。

以上这篇对python中的*args与**kwgs的含义与作用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python可变参数*args和**kwargs用法实例小结

    Python可变参数*args和**kwargs用法实例小结

    本文实例讲述了Python可变参数*args和**kwargs用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一句话简单概括:当函数的参数不确定的时候就需要用到*args和**kwargs,前者和后者的区别在于,后者引入了"可变"key的概念,而前者没有key的概念,具体看下面的使用样例和具体的解释即可: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''''' __Author__:沂水寒城 功能:*args 和 **kwargs ''' def test_fun

  • 用实例说明python的*args和**kwargs用法

    先来看一个例子: 复制代码 代码如下: >>> def foo(*args, **kwargs):    print 'args =', args    print 'kwargs = ', kwargs    print '-----------------------' >>> if __name__ == '__main__':    foo(1, 2, 3, 4)    foo(a=1, b=2, c=3)    foo(1,2,3,4, a=1, b=2, c

  • Python函数中*args和**kwargs来传递变长参数的用法

    单星号形式(*args)用来传递非命名键可变参数列表.双星号形式(**kwargs)用来传递键值可变参数列表. 下面的例子,传递了一个固定位置参数和两个变长参数. def test_var_args(farg, *args): print "formal arg:", farg for arg in args: print "another arg:", arg test_var_args(1, "two", 3) 结果如下: formal ar

  • python函数参数*args**kwargs用法实例

    python函数参数*args**kwargs用法实例

    复制代码 代码如下: #coding=utf8__author__ = 'Administrator' # 当函数的参数不确定时,可以使用*args和**kwargs.*args没有key值,**kwargs有key值 def fun_var_args(farg, *args):    print 'args:', farg    for value in args:        print 'another arg:',value # *args可以当作可容纳多个变量组成的list或tupl

  • 对python中的*args与**kwgs的含义与作用详解

    在定义函数的时候参数通常会使用 *args与**kwgs,形参与实参的区别不再赘述,我们来解释一下这两个的作用. *args是非关键字参数,用于元组,**kw是关键字参数 例如下面的代码 def foo(*args,**kwargs): print 'args is',args print 'kwargs is',kwargs foo(1,2) foo(k=1,w=2,a=3,r=4,g=5,s=6) foo(1,2,a=1,b=2,c=2) foo('a',1,None,a=1,b='2',c

  • 基于Python中单例模式的几种实现方式及优化详解

    单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在.当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场. 比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息.如果在程序运行期间,有很多地方都需要使用配置文件的内容,也就是说,很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例,这就导致系统中存在多个 AppConfig 的实例对象,而这样会严重浪

  • Python中关于元组 集合 字符串 函数 异常处理的全面详解

    Python中关于元组 集合 字符串 函数 异常处理的全面详解

    目录 元组 集合 字符串 1.字符串的驻留机制 2.常用操作 函数 1.函数的优点: 2.函数的创建:def 函数名([输入参数]) 3.函数的参数传递: 4.函数的返回值: 5.函数的参数定义: 6.变量的作用区域 7.递归函数:函数体内套用该函数本身 8.将函数存储在模块中 9.函数编写指南: Bug 1.Bug常见类型 2.常见异常类型 3.python异常处理机制 pycharm开发环境的调试 编程思想 (1)两种编程思想 (2)类和对象的创建 元组 元组是不可变序列 多任务环境下,同时

  • Python中打包和解包（*和**）的使用详解

    目录 一.打包参数 二.解包参数 三.几点注意 *和**在函数的定义和调用阶段,有着不同的功能,并且,*和**不能离开函数使用! 一.打包参数 * 的作用:在函数定义中,收集所有位置参数到一个新的元组,并将整个元组赋值给变量args >>> def f(*args): # * 在函数定义中使用 print(args) >>> f() () >>> f(1) (1,) >>> f(1, 2, 3, 4) (1, 2, 3, 4) 我们可

  • 对python中的for循环和range内置函数详解

    如下所示: 1.for循环和range内置函数配合使用 range函数生成一个从零开始的列表, range(4)表示list:0123 range(1,11,2)表示从1开始到11-1为止步长为2的list:13579 即range(i)表示从0开始到i-1的列表,range(m,n)表示从m开始到n-1的列表,range(m,n,t)表示从m开始步长为t到n-1的列表 ''' print('第一次循环输出:') for i in range(4): print(i) print('第二次循环输

  • 对python中xlsx,csv以及json文件的相互转化方法详解

    最近需要各种转格式,这里对相关代码作一个记录,方便日后查询. xlsx文件转csv文件 import xlrd import csv def xlsx_to_csv(): workbook = xlrd.open_workbook('1.xlsx') table = workbook.sheet_by_index(0) with codecs.open('1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: write = csv.writer(f) for row_num

  • 对python中的float除法和整除法的实例详解

    从python2.2开始,便有两种除法运算符:"/"."//".两者最大区别在: python2.2前的版本和python2.2以后3.0以前的版本的默认情况下,"/"所做的除法是以一种两个数或者多个数出现一个浮点数结果就以浮点数的形式表示,即float除法 "//"所做的除法则不相同,"//"不管两者出现任何数,都以整除结果为准,不对小数部分进行处理,直接抛弃,也就是整除法 以下是笔者在编译器测试的数据,

  • 对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解

    在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘,得到一个n*n的矩阵的情况.但是在python中, 我们发现,无论是".T"还是"np.transpose"都无法实现一维向量的转置,相比之下,Matlab一句" a' "就能实现了. 那怎么实现呢?我找了个方法.请看: 即,我们把向量reshape一下,如此便实现了一维向量与一维向量转置相乘为矩阵的目的. 若大家有其他方法望告知. 以上这篇对

  • 对python中的乘法dot和对应分量相乘multiply详解

    向量点乘 (dot) 和对应分量相乘 (multiply) : >>> a array([1, 2, 3]) >>> b array([ 1., 1., 1.]) >>> np.multiply(a,b) array([ 1., 2., 3.]) >>> np.dot(a,b) 6.0 矩阵乘法 (dot) 和对应分量相乘 (multiply) : >>> c matrix([[1, 2, 3]]) >>

  • Python中的CSV文件使用"with"语句的方式详解

    是否可以直接使用with语句与CSV文件?能够做这样的事情似乎很自然: import csv with csv.reader(open("myfile.csv")) as reader: # do things with reader 但是csv.reader不提供__enter__和__exit__方法,所以这不行.但是我可以分两步做: import csv with open("myfile.csv") as f: reader = csv.reader(f)

随机推荐