python函数参数化 python 函数的参数

Python的函数和参数

parameter 是函数定义的参数形式

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argument 是函数调用时传入的参数实体。

对于函数调用的传参模式，一般有两种：

此外，

也是关键字传参

python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 ， 仅位置参数 ， 仅关键字参数 ， 可变位置参数 ， 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念，python语法中暂时没有这样的设计。

通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。

既可以用关键字又可以用位置调用

或

这种方式的定义只能使用关键字传参的模式

f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等价的

网络模块request的request方法的设计

多数的可选参数被设计成可变关键字参数

有多种方法能够为函数定义输出：

非常晦涩

如果使用可变对象作为函数的默认参数，会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。

例子1：

addItem方法的data设计了一个默认参数，使用不当会造成默认参数被共享。

python里面，函数的默认参数被存在__default__属性中，这是一个元组类型

例子2：

在例子1中，默认参数是一个列表，它是mutable的数据类型，当它写进 __defauts__属性中时，函数addItem的操作并不会改变它的id，相当于 __defauts__只是保存了data的引用，对于它的内存数据并不关心，每次调用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的数据，它是一个共享数据。

如果默认参数是一个imutable类型，情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。

例子1中，连续调用addItem('world') 的结果会是

而不是期望的

python-函数可变参数类型

python中的函数，大多需要配置参数，以下是几种函数的参数类型：

1.必备参数：以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。

def tplink(a,b):

c=a+b+b

return c 

tplink(4,2)

2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致，因为python解析器会在调用函数时，用参数名匹配参数值。

def tplink(age1,age2):

ageall=age1+age2+age2

return ageall

tplink(age2=4,age1=2)

3.默认参数：默认某个参数的取值

def tplink(age1,age2=5):

ageall=age1+age2+age2

return ageall

tplink(age1=4)

4.不定长参数：在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况，可以用不定长参数进行解决，具体操作是在参数名前用*。

但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。

*args、**kwargs的定义：

这两个都是python中的不定长参数，又称为可变参数。

*args 表示任何多个无名参数，它是一个 tuple ；

**kwargs 表示关键字参数，它是一个dict。

同时使用 * args和 ** kwargs 时，必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。

函数在调用时，会根据顺序，看是否放进 *args 或者 **kwargs中。

具体可根据实际情况使用，可以 更方便灵活的接收信息。

Python基础之pytest参数化

pytest是目前比较成熟功能齐全的测试框架，使用率肯定也不断攀升。在实际

工作中，许多测试用例都是类似的重复，一个个写最后代码会显得很冗余。这里，我们来了解一下

@pytest.mark.parametrize装饰器，可以很好的解决上述问题。

释义：参数名称

格式：字符串"arg1，arg2，arg3"

释义：参数值列表

格式：必须是列表，如[val1，val2，val3]

单个参数，里面是值的列表，如@pytest.mark.parametrize（"name"，["Jack"，"Locus"，"Bill"]）

多个参数，需要用元祖来存放值，一个元祖对应一组参数的值，如@pytest.mark.parametrize（"user，age"，[（"user1"，15），（"user2"，24），（"user3"，25）]）

释义：可以理解为用例的id

格式：字符串列表，如["case1","case2","case3"]

释义：当indirect=True时，若传入的argnames是fixture函数名，此时fixture函数名将成为一个可执行的函数，

argvalues作为fixture的参数，执行fixture函数，最终结果再存入 request.param；当indirect=False时，fixture

函数只作为一个参数名给测试收集阶段调用。

备注：这里可以将the setup phase（测试设置阶段）理解为配置 conftest.py 阶段，将the collection phase（

测试收集阶段）理解为用例执行阶段。

由以上代码可以看到，当装饰器装饰测试类时，定义的数据集合会被传递给类的所有方法。

当测试用例只需要一个参数时，我们存放数据的列表无序嵌套序列，@pytest.mark.parametrize("name", data)

装饰器的第一个参数也只需要一个变量接收列表中的每个元素，第二个参数传递存储数据的列表，那么测试用

例需要使用同名的字符串接收测试数据(实例中的name)且列表有多少个元素就会生成并执行多少个测试用例。

当测试用例需要多个数据时，我们可以使用嵌套序列(嵌套元组嵌套列表)的列表来存放测试数据。

装饰器@pytest.mark.parametrize()可以使用单个变量接收数据，也可以使用多个变量接收，同样，测

试用例函数也需要与其保持一致。

当使用单个变量接收时，测试数据传递到测试函数内部时为列表中的每一个元素或者小列表，需

要使用索引的方式取得每个数据。

当使用多个变量接收数据时，那么每个变量分别接收小列表或元组中的每个元素列表嵌套多少个多

组小列表或元组，测生成多少条测试用例。

通过测试结果，我们不难分析，一个测试函数还可以同时被多个参数化装饰器装饰，那么多个

装饰器中的数据会进行交叉组合的方式传递给测试函数，进而生成n * n个测试用例。

输出结果显示收集到4个用例，两个通过，一个被跳过，一个标记失败，当我们不想执行某组测试

数据时，我们可以标记skip或skipif;当我们预期某组数据会执行失败时，我们可以标记为xfail等。

参数化装饰器有一个额外的参数ids，可以标识每一个测试用例，自定义测试数据结果的显示，

为了增加可读性，我们可以标记每一个测试用例使用的测试数据是什么，适当的增加一些说明。

在使用前你需要知道，ids参数应该是一个字符串列表，必须和数据对象列表的长度保持一致。

不加ids参数的返回结果

加ids参数的返回结果

我们可以看到带ids参数的返回结果中的用例都被一个列表明确的标记了，而且通过这种标记

可以更加直观的看出来，每个测试用例使用的数据名称及测试内容。

简单谈谈Python中函数的可变参数

简单谈谈Python中函数的可变参数

在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

可变参数( * )

可变参数，顾名思义，它的参数是可变的，比如列表、字典等。如果我们需要函数处理可变数量参数的时候，就可以使用可变参数。

我们在查看很多Python源码时，经常会看到 某函数(*参数1, **参数2)这样的函数定义，这个*参数和**参数就是可变参数，一时会让人有点费解。其实只要把函数可变参数的定义搞清楚了，就不难理解了。

当我们不知道需要用几个参数来定义函数的时候，可变参数就可以大展手脚了。

在Python里，带 * 的参数就是用来接受可变数量参数的。

如果一个函数定义如下：

def functionTest(*args):

....

....

....

调用时我们可以的这样调用：

functionTest(1)

或者

functionTest(1,2)

或者

functionTest(1,2,3)

后面可以传入多个参数。

看段实例代码，观察下*是怎么具体应用的吧：

def get_sum(*numbers):

sum = 0

for n in numbers:

sum += n

return sum

#在这里写下你的代码来调用get_sum来求5个数字的和，并输出这个结果

print (get_sum(1,2,3,4,5))

结果会是什么呢？大家可以自己动手操作起来看下，以就是关于Python中函数可变参数的全部内容，希望这篇文章对大家学习或使用python能有所帮助