怎么理解Python动态参数、命名空间、函数嵌套、global和nonlocal
本篇内容主要讲解"怎么理解Python动态参数、命名空间、函数嵌套、global和nonlocal"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"怎么理解Python动态参数、命名空间、函数嵌套、global和nonlocal"吧!
函数的动态参数
1.1 *args 位置参数动态传参
def chi(*food):
print("我要吃", food)
chi("大米饭", "小米饭")
结果:我要吃 ('大米饭', '小米饭') # 多个参数传递进去. 收到的内容是元组tuple
1.2 **kwargs 关键字参数动态传参
def func(**kwargs):
print(kwargs)
func(a=1, b=2, c=3)
func(a=1, b=2)
结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
{'a': 1, 'b': 2}
顺序:位置参数, *args, 默认值, **kwarg
def func(*args, **kwargs):
pass
形参的位置*,**: 聚合
实参的位置*,**: 打散
def fun(*args):
print(args)
lst = [1, 4, 7]
fun(lst[0], lst[1], lst[2])
fun(*lst) # 可以使用*把一个列表按顺2. 命名空间
在python解释器开始执行之后, 就会在内存中开辟一个空间, 每当遇到一个变量的时候, 就把变量名和值之间的关系记录下来, 但是当遇到函数定义的时候, 解释器只是把函数名读入内存, 表示这个函数存在了, 至于函数内部的变量和逻辑, 解释器是不关心的. 也就是说一开始的时候函数只是加载进来, 仅此而已, 只有当函数被调用和访问的时候, 解释器才会根据函数内部声明的变量来进行开辟变量的内部空间. 随着函数执行完毕, 这些函数内部变量占用的空间也会随着函数执行完毕而被清空.
2.1 内置名称空间 - 存放python解释器为我们提供的名字, list, tuple, str, int 等这些都是内置命名空间
2.2 全局名称空间 - 我们直接在py文件中, 函数外声明的变量都属于全局命名空间
2.3 局部名称空间 - 在函数中声明的变量会放在局部命名空间
加载顺序:内置命名空间 >>> 全局命名空间 >>> 局部命名空间(函数被执行的时候)
取值顺序: 局部命名空间 >>> 全局命名空间 >>> 内置命名空间
作用域:
作用域: 作用域就是作用范围, 按照生效范围来看分为 全局作用域和局部作用域
全局作用域: 包含内置命名空间和全局命名空间. 在整个文件的任何位置都可以使用(遵循从上到下逐行执行).
局部作用域: 在函数内部可以使用.
1. 全局作用域: 内置+全局
2. 局部作用域: 局部(函数被调用)
3. globals() 查看全局中的内容
4. locals() 查看当前作用域中的内容序打散
a = 10
def func():
a = 40
b = 20
def abc():
print("哈哈")
print(a, b) # 这里使用的是局部作用域
print(globals()) # 打印全局作用域中的内容
print(locals()) # 打印局部作用域中的内容
func()
函数嵌套
函数可以互相的嵌套
def fun1():
print(111)
def fun2():
print(222)
fun1()
fun2()
print(111)
# 函数的嵌套
def fun2():
print(222)
def fun3():
print(666)
print(444)
fun3()
print(888)
print(33)
fun2()
print(555)
global和nonlocal关键
global: 在局部访问全局中的内容
a = 100
def func():
global a # 加了个global表示不再局部创建这个变量了. 而是直接使用全局的a
a = 28
print(a)
func()
print(a)
nonlocal: 在局部寻找外层函数中离他最近的那个变量
a = 10
def func1():
a = 20
def func2():
nonlocal a
a = 30
print(a)
func2()
print(a)
func1()
# 结果:
# 加了nonlocal
# 30
# 30
# 不加nonlocal
# 30
# 20
到此，相信大家对"怎么理解Python动态参数、命名空间、函数嵌套、global和nonlocal"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
