python函数参数传递

① python怎么给函数传参

函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递机制有两
种：值传递和引用传递。
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值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放
进来的实参的值，从而成为了实参的一个副本。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行，不会影响主调函
数的实参变量的值。
引用传递(pass-by-reference)过程中，被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函
数放进来的实参变量的地址。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址，即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量。正
因为如此，被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量。

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② python怎么向类中的函数传递参数

Python中函数参数的传递是通过“赋值”来传递的。但这条规则只回答了函数参数传递的“战略问题”，并没有回答“战术问题”，也就说没有回答怎么赋值的问题。函数参数的使用可以分为两个方面，一是函数参数如何定义，二是函数在调用时的参数如何解析的。而后者又是由前者决定的。函数参数的定义有四种形式：

1. F(arg1,arg2,...)
2. F(arg2=<value>,arg3=<value>...)
3. F(*arg1)
4. F(**arg1)

第1 种方式是最“传统”的方式：一个函数可以定义不限个数参数，参数（形式参数）放在跟在函数名后面的小括号中，各个参数之间以逗号隔开。用这种方式定义的函数在调用的时候也必须在函数名后的小括号中提供相等个数的值（实际参数），不能多也不能少，而且顺序还必须相同。也就是说形参和实参的个数必须一致，而且想给形参1的值必须是实参中的第一位，形参与实参之间是一一对应的关系，即“形参1=实参1 形参2=实参2...”。很明显这是一种非常不灵活的形式。比如："def addOn(x,y): return x + y"，这里定义的函数addOn，可以用addOn(1,2)的形式调用，意味着形参x将取值1,主将取值2。addOn(1,2,3)和addOn (1)都是错误的形式。
第2种方式比第1种方式，在定义的时候已经给各个形参定义了默认值。因此，在调用这种函数时，如果没有给对应的形式参数传递实参，那么这个形参就将使用默认值。比如：“def addOn(x=3,y=5): return x + y”，那么addOn(6,5)的调用形式表示形参x取值6，y取值5。此外，addOn(7)这个形式也是可以的，表示形参x取值7，y取默认值5。这时候会出现一个问题，如果想让x取默认值，用实参给y赋值怎么办？前面两种调用形式明显就不行了，这时就要用到Python中函数调用方法的另一大绝招 ──关健字赋值法。可以用addOn(y=6)，这时表示x取默认值3，而y取值6。这种方式通过指定形式参数可以实现可以对形式参数进行“精确攻击”，一个副带的功能是可以不必遵守形式参数的前后顺序，比如：addOn(y=4,x=6)，这也是可以的。这种通过形式参数进行定点赋值的方式对于用第1种方式定义的函数也是适用的。
上面两种方式定义的形式参数的个数都是固定的，比如定义函数的时候如果定义了5个形参，那么在调用的时候最多也只能给它传递5个实参。但是在实际编程中并不能总是确定一个函数会有多少个参数。第3种方式就是用来应对这种情况的。它以一个*加上形参名的方式表示，这个函数实际参数是不一定的，可以是零个，也可以是N个。不管是多少个，在函数内部都被存放在以形参名为标识符的tuple中。比如：

对这个函数的调用addOn() addOn(2) addOn(3,4,5,6)等等都是可以的。

与第3种方式类似，形参名前面加了两个*表示，参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中。这时候调用函数必须采用key1=value1、key2=value2...的形式。比如：

1. def addOn(**arg):
2. sum = 0
3. if len(arg) == 0: return 0
4. else:
5. for x in arg.itervalues():
6. sum += x
7. return sum

那么对这个函数的调用可以用addOn()或诸如addOn(x=4,y=5,k=6)等的方式调用。

上面说了四种函数形式定义的方式以及他们的调用方式，是分开说的，其实这四种方式可以组合在一起形成复杂多样的形参定义形式。在定义或调用这种函数时，要遵循以下规则：

1. arg=<value>必须在arg后
2. *arg必须在arg=<value>后
3. **arg必须在*arg后

在函数调用过程中，形参赋值的过程是这样的：
首先按顺序把“arg”这种形式的实参给对应的形参
第二，把“arg=<value>”这种形式的实参赋值给形式
第三，把多出来的“arg”这种形式的实参组成一个tuple给带一个星号的形参
第四，把多出来的“key=value”这种形式的实参转为一个dictionary给带两个星号的形参。
例子：

1. def test(x,y=5,*a,**b):
2. print x,y,a,b

就这么一个简单函数，来看看下面对这个函数调用会产生什么结果：
test(1) ===> 1 5 () {}
test(1,2) ===> 1 2 () {}
test(1,2,3) ===> 1 2 (3,) {}
test(1,2,3,4) ===> 1 2 (3,4)
test(x=1) ===> 1 5 () {}
test(x=1,y=1) ===> 1 1 () {}
test(x=1,y=1,a=1) ===> 1 1 () {'a':1}
test(x=1,y=1,a=1,b=1) ===> 1 1 () {'a':1,'b':1}
test(1,y=1) ===> 1 1 () {}
test(1,2,y=1) ===> 出错，说y给赋了多个值
test(1,2,3,4,a=1) ===> 1 2 (3,4) {'a':1}
test(1,2,3,4,k=1,t=2,o=3) ===> 1 2 (3,4) {'k':1,'t':2,'o':3}

③ Python中函数参数传递问题

对于可变参数默认是引用传值, 但是不能去修改它的指向, 一旦修改就是按值传递.

#coding=utf-8
deff(a):
a=[0]
print(a)

if__name__=='__main__':
a=[1,2,3]
f(a)
print(a)

上面的代码对a重新赋值, 试图改变a的指向, 那么这时的a就是一个新的局部变量, 而非全局变量a

像a[0] = 100, a.append(0)的操作不会触发上述规则, 和你的输出一样

④ Python 定义的函数的参数传递是怎么样的

Python变量没有赋值，都是引用。

大多语言，是声明一个变量，给它分配一个空间保存一个值，也就是赋值。

Python则是给一个值分配一个空间，变量=这个值，只是这个变量引用了这个值的地址，也就是说，a=1,b=1,c=1,Python只分配了一个空间，保存这个值1。 a,b,c都引用了这个地址。

⑤ Python 的函数是怎么传递参数的

Python 的函数传递参数：
Python 传参数可以理解为 C 的 const 指针（your_type* const your_variable），它所指向的对象可以被修改产生副作用，但变量本身不能修改指向其他对象。这个和 C++ 的 reference 差不多。
所以如果一定要产生 C 的修改指针指向其他对象的效果，用 list、dict 或其他自定义的 mutable 对象包装是一个办法，但我认为这样是一种不良实践。在 C 语言中用参数输出结果有非常多的理由：

C 语言没有 tuple，不能返回多值，除非声明一个 struct 类型。这种情况下划分 in 参数和 out 参数成为一种惯例
C 语言没有异常机制，返回值一般要保留给 errno
但这些情况在 Python 中都是不存在的

⑥ python如何将可选参数或关键字参数从一个函数传递到另一个函数

使用函数参数列表中的*和**说明符收集参数;这会将位置参数作为元组，将关键字参数作为字典。然后，您可以使用*和**调用另一个函数时传递这些参数：

def f(x, *args, **kwargs):
...
kwargs['width'] = '14.3c'
...
g(x, *args, **kwargs)

⑦ Python如何向函数传递参数

s=[3,2,5,1]
sorted(s,reverse=True)
默认reverse=False，排序为正序。传入reverse=True，排序就是倒序

⑧ Python 函数中，参数是传值，还是传引用

这个问题的答案无外乎这几种说法:传值，传引用，对于可变对象是传引用，不可变对象是传值。

传引用

先看下面这个例子:

>>> def foo(n):
... print id(n)
... n = 3
... print id(n)
>>> n = 2
>>> id(n)
31030000L
>>> foo(n)
31030000L
31029976L
>>> n
2
>>> id(n)
31030000L

由foo中两次输出不相等可以看出，传引用说法并不成立。

传值

来看下面的例子：

>>> def foo(n):
... print n
... n.append(3)
... print n
>>> n = [1, 2, 4, 8]
>>> foo(n)
[1, 2, 4, 8]
[1, 2, 4, 8, 3]
>>> n
[1, 2, 4, 8, 3]

按传值的说法，一个值传进来，在函数内改动并不会影响变量本身的值，上面例子中n变量本身的值也被改变了，说明传值的说法也不对。

3.可变对象传引用，不可变对象传值

相比上面两种说法，这种说法似乎更靠谱，传播也更为广泛，那它到底对不对呢?

>>> def foo(n):
... print id(n)
... n = ['1', '2', '3']
... print id(n)
... print n
>>> n = [1,2,3,4,5,6]
>>> id(n)
35637576
>>> foo(n)
35637576
35916168
['1', '2', '3']
>>> n
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

按照可变对象传引用的说法，上面list类型是可变对象，应该传引用，这foo方法中两次调用id应该输出一样的值，更改的结果也应该影响到外部变量，但结果显然不是这样的，这说明，这种说法也是不正确的。

那么Python传值的方法到底是什么样呢？其实Python中的函数参数所遵循的是传对象(call by object)，或者叫做穿对象的引用(call by object reference)。在调用函数时，将变量整个对象传入，对于可变对象的修改，在函数内外均可见；而对于不可变对象，因为其并不能真正意义上被赋值，修改是通过生成新的对象来实现的。

下面来一个有趣的例子作为结尾:

>>> def bar(a = []):
... print id(a)
... a.append(7)
... print a
>>> for _ in range(5):
... bar()
#结果输出请自己动手实践，原因应该不难理解

⑨ python参数传递是值传递还是引用传递

首先还是应该科普下函数参数传递机制，传值和传引用是什么意思？

函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递机制有两种：值传递和引用传递。

值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值，从而成为了实参的一个副本。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行，不会影响主调函数的实参变量的值。

引用传递(pass-by-reference)过程中，被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函数放进来的实参变量的地址。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址，即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量。正因为如此，被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量。

在python中实际又是怎么样的呢？

先看一个简单的例子：

结论：python不允许程序员选择采用传值还是传引用。Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式。这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值－－相当于通过“传引用”来传递对象。如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象－－相当于通过“传值'来传递对象。

⑩ python中两个函数间参数传递问题

defplus(a,b):
z=a+1
c=b+5
return(z,c)

(q,w)=plus(1,2)

plud(q,w)

##我这里假设a=1,b=2
##首先plus(1,2),得到z=2,c=7，通过return让(q,w)=(z,c)的值,然后plud(q,w)即可实现将z,c的值传递给下一个函数