标签:turn login 临时 strong 定义 补充 元素 opp 搜索
目录
形参中的* 会将溢出的位置实参全部接收, 然后以元祖的形式存储, 并将元祖赋值给*后面的args
# 我们习惯把*后面的形参叫做args
def func(a, *args):
print(args)
func(1, 2, 3, 4) # (2, 3, 4)
实参中的*会将其后面的容器类型的元素(列表, 集合, 元祖, 字典)依次取出, 变成位置实参
def func(a, b, c, d):
print(a, b, c, d)
tup = (2, 3)
func(1, *tup, 4) # 1 2 3 4
形参中的**会将溢出的关键字实参全部接收, 然后以字典的形式存储, 并赋值给后面的kwargs
# 我们习惯把**后面的形参叫做kwargs
def func(a, **kwargs):
print(kwargs)
func(1, b=2, c=3) # {'b': 2, 'c': 3}
实参中的**会将其后面的字典类型key:value取出, 转化为关键字实参(key=value)
def func(a, b, **kwargs):
print(**kwargs)
dic = {'c':3, 'd':4}
func(1, 2, **dic) # {'c': 3, 'd': 4}
我们可以把函数看做一种数据类型, 函数名就是这个函数的函数对象
def func():
print('from func')
print(func) # <function func at 0x00000000024C1E18>
f = func
f() # from func
def func():
print('from func')
lis = [func, 1, 2, 3]
lis[0]() # from func
def func1():
print('from func1')
def func2(x):
x()
func2(func1) # from func1
def func():
print('from func1')
def func2(x):
return x
res = func2(func1)
res() # from func1
# 简易购物系统
def register():
print('注册')
def login():
print('登录')
def shopping():
print('购物')
func_dict = {
'1': register,
'2': login,
'3': shopping
}
while True:
print('''
1 注册
2 登录
3 购物
''')
choice_inp = input('请选择你需要的功能(输入q退出): ')
if choice_inp == 'q':
break
func_dict[choice_inp]()
用来存储名称的空间(变量名/函数名等)
存储了Python内置方法的名称
存储了函数内部定义的名称
除了内置和局部的名称都存储在全局名称空间
比如我们现在要print(x)
, Python解释器就会在各个名称空间搜索我们有没有定义过x
搜索顺序: 先从当前名称空间开始寻找, 找不到会按着局部-->全局-->内置-->报错
顺序寻找
全局有效, 全局存活, 包含内置名称空间+全局名称空间
局部有效, 临时存储, 只包含局部名称空间
def func():
x = 1
print(f'局部作用域x: {x}')
x = 2
func() # x = 1
print(f'全局作用域x: {x}')
'''
局部作用域x: 1
全局作用域x: 2
'''
def func1():
x = 1
def func2():
x = 2
print(f'局部作用域2中x: {x}')
func2() # x = 2
print(f'局部作用域1中x: {x}')
func1()
'''
局部作用域2中x: 2
局部作用域1中x: 1
'''
x = 1
def func():
global x # global声明x为全局变量
x = 2
func()
print(x) # 2
def func1():
x = 1
def func2():
nonlocal x # nonlocal声明x为顶层函数的局部作用域变量
x = 2
f2()
print(x)
func1() # 2
lis = []
def func():
lis.append(1)
print(f"调用函数前: {lis}")
func()
print(f"调用函数后: {lis}")
'''
调用函数前: []
调用函数后: [1]
'''
标签:turn login 临时 strong 定义 补充 元素 opp 搜索
原文地址:https://www.cnblogs.com/bigb/p/11559517.html