pythonlist传参

㈠ 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

㈡ Python如何用列表向类传参急！在线等！

无论是类的
构造函数
还是类的方法函数，都与普通函数一样可以使用列表传入多个
实参
。
class
MyClass:
....def
__init
__(self:a,b,c):
........pass
对于MyClass,我们一般使用下列方式
实例化
：
x=MyClass(1,2,3)
如果我们实例化使用的参数在列表l中，可以这样做：
l=[1,2,3]
x=MyClass(*l)

㈢ 求助 python怎么将可变参数传到列表中

可以在perfom里面把传递进来的参数member 循环到一个列表里面，然后再传递给another_perform
def perform (self, *member):
parmas={}
for para in memeber:
params.add(para)
another_perform("commad", list= parmas )

㈣ Python3脚本传参实战(2个方法3个传参列表的案例)

在一些测试平台对接时或者用例执行时，或多或少会用到Python脚本传参的问题。

test.py脚本

#!/usr/bin/python3

import sys

print ('参数个数为:', len(sys.argv), '个参数。')

print ('参数列表:', str(sys.argv))

print ('脚本名:', str(sys.argv[0]))

print ('第一个参数:', sys.argv[1])

执行python3 test.py arg1 arg2 arg3

参数个数为: 4 个参数。

参数列表: ['test.py', 'arg1', 'arg2', 'arg3']

脚本名: test.py

第一个参数: arg1

test.py脚本

#!/usr/bin/python3

import argparse

# 生成了一个命令行参数的对象

parser = argparse.ArgumentParser(description='Test for argparse')

parser.add_argument('--name', '-n', help='name属性，非必要参数')

parser.add_argument('--year', '-y', help='year 属性，非必要参数，但有默认值', default=2017)

parser.add_argument('--body', '-b', help='body属性，必要参数', required=True)

args = parser.parse_args()

print (args.year,  args.name, args.body)

查看帮助python3 test.py --help

usage: test.py [-h] [--name NAME] [--year YEAR] --body BODY

Test for argparse

optional arguments:

  -h, --help  show this help message and exit

  --name或-n NAME  name属性，非必要参数

  --year或-y YEAR  year属性，非必要参数，但有默认值

  --body或-b BODY  body 属性，必要参数

执行python3 test.py --year 2021 -n robot  --body "are you ok?"

2021 robot are you ok?

以方法2中的test.py脚本为例

python3 test.py --year 2021 --body [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

2021 ["test", "robot", "boy" ]

以方法1中的test.py脚本为例

python3 test.py [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

参数个数为: 2个参数。

参数列表: ['test.py', '[\"test\", \"robot\", \"boy\" ]']

脚本名: test.py

第一个参数: ["test", "robot", "boy" ]

其实此时传入的第一个参数是一个字符，需要转换为列表。

import json

json.loads(sys.argv[1])

test_arg.py脚本

#!/usr/bin/python3

import argparse

import os

# 生成了一个命令行参数的对象

parser = argparse.ArgumentParser(description='Test for argparse')

parser.add_argument('--body', '-b', help='body属性，必要参数', required=True)

args = parser.parse_args()

print (args.body)

command=python3 + '  ' + test_sys.py+ '  '  + args.body

print (command)

str=('command')

result=os.system(str)

test_sys.py脚本

#!/usr/bin/python3

import sys

import json

print ('第一个参数:', sys.argv[1])

print ('列表:', json.loads(sys.argv[1]))

执行python3 test_arg.py --body  [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

python3  test_sys.py  ["test", "robot", "boy" ]

test_sys.py执行报错，转json失败。

还记得我们案例2中，脚本的传入指定参数和实际传入参数嘛?

test_arg.py脚本我们稍微优化下，在传参前先字符替换下。

["test", "robot", "boy" ]转换为[\"test\", \"robot\",\"boy\" ]即可。

command.replace(' " ' , r ' \" ') 添加到command=之后，再次运行看看呢？

㈤ python命令行传入参数方式

如果在运行python脚本时需要传入一些参数，可以使用如下两种方式：

sys模块是python常用的一个模块，封装了python解释器相关的数据 . sys.argv 封装了传入的参数数据。

使用 sys.argv 接收上面第一个命令中包含的参数方式

parser.add_argument 方法的 type 参数理论上可以是任何合法的类型， 但有些参数传入格式比较麻烦，例如list，所以一般使用 bool , int , str , float 这些基本类型就行了，更复杂的需求可以通过 str 传入，然后手动解析。 bool 类型的解析比较特殊，传入任何值都会被解析成 True ，传入空值时才为`False

具体请参考API文档： https://docs.python.org/2/library/argparse.html

㈥ Python如何用列表向类传参急！在线等！

无论是类的构造函数还是类的方法函数，都与普通函数一样可以使用列表传入多个实参。
class MyClass:
....def __init__(self:a,b,c):
........pass
对于MyClass,我们一般使用下列方式实例化：
x=MyClass(1,2,3)
如果我们实例化使用的参数在列表l中，可以这样做：
l=[1,2,3]
x=MyClass(*l)

㈦ Python 的函数是怎么传递参数的

对象vs变量
在python中，类型属于对象，变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。所以，希望大家在看到一个python变量的时候，把变量和真正的内存对象分开。
类型是属于对象的，而不是变量。
这样，很多问题就容易思考了。
例如：

对象vs变量
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nfoo = 1 #一个指向int数据类型的nfoo（再次提醒，nfoo没有类型）lstFoo = [1] #一个指向list类型的lstFoo，这个list中包含一个整数1

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
对应于上一个概念，就必须引出另了另一概念，这就是可更改（mutable）对象与不可更改（immutable）对象。
对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实，在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。那么，这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢？
可更改vs不可更改
12345
nfoo = 1nfoo = 2lstFoo = [1]lstFoo[0] = 2

代码第2行中，内存中原始的1对象因为不能改变，于是被“抛弃”，另nfoo指向一个新的int对象，其值为2
代码第5行中，更改list中第一个元素的值，因为list是可改变的，所以，第一个元素变更为2。其实应该说，lstFoo指向一个包含一个对象的数组。赋值所发生的事情，是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素，但是对于lstFoo本身来说，所指向的数组对象并没有变化，只是数组对象的内容发生变化了。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。
如下图所示：

Python的函数参数传递：传值？引用？
对于变量（与对象相对的概念），其实，python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作，用C++的方式理解，就是对void*赋值。如果这个变量的值不变，我们看似就是引用，如果这个变量的值改变，我们看着像是在赋值。有点晕是吧，我们仍旧据个例子。
不可变对象参数调用
12345
def ChangeInt( a ): a = 10nfoo = 2 ChangeInt(nfoo)print nfoo #结果是2

这时发生了什么，有一个int对象2，和指向它的变量nfoo，当传递给ChangeInt的时候，按照传值的方式，复制了变量nfoo的值，这样，a就是nfoo指向同一个Int对象了，函数中a=10的时候，发生什么？（还记得我上面讲到的那些概念么），int是不能更改的对象，于是，做了一个新的int对象，另a指向它（但是此时，被变量nfoo指向的对象，没有发生变化），于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值，看起来像C++中的传值方式。
可变对象参数调用
12345
def ChangeList( a ): a[0] = 10lstFoo = [2]ChangeList(lstFoo )print nfoo #结果是[10]

当传递给ChangeList的时候，变量仍旧按照“传值”的方式，复制了变量lstFoo 的值，于是a和lstFoo 指向同一个对象，但是，list是可以改变的对象，对a[0]的操作，就是对lstFoo指向的对象的内容的操作，于是，这时的a[0] = 10，就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素，所以，再次输出lstFoo 时，显示[10]，内容被改变了，看起来，像C++中的按引用传递。

㈧ python函数传参是传值还是传引用

那要看数据类型了，int，float，str这种就是传值，list，dict，类的实例，自定义对象都是穿引用。

下面是示例代码：

defchange(int1,float1,str1,dict1,obj1,list1):
int1+=1
float1+=1
str1+='changed'
dict1['none_exist_key']='none_exist_value'
obj1=None
list1.append('change')
classobj:
pass
int1=0
float1=0.0
str1='origin'
dict1={'key':'value'}
obj1=obj()
list1=['only_element']
print(int1)
print(float1)
print(str1)
print(dict1)
print(obj1)
print(list1)
change(int1,float1,str1,dict1,obj1,list1)
print('afterchange')
print(int1)
print(float1)
print(str1)
print(dict1)
print(obj1)
print(list1)