python函数指针参数

1. python 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种：
1.位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数，位置参数也可以叫做必要参数，函数调用时必须要传的参数。

当参数满足函数必要参数传参的条件，函数能够正常执行：
add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应，且少一个参数都不可以
当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了一个参数时，程序会抛出异常
add(1)
当我们运行上面的程序,输出：

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了三个参数时，程序会抛出异常
add(1,2,3)
当我们运行上面的程序,输出

2.关键字参数：用于函数调用，通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。
add(1,2) # 这种方式传参，必须按顺序传参：x对应1，y对应:2
add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数（可以不按顺序）

正确的调用方式
add(x=1, y=2)
add(y=2, x=1)
add(1, y=2)
以上调用方式都是允许的，能够正常执行

错误的调用方式
add(x=1, 2)
add(y=2, 1)
以上调用都会抛出SyntaxError 异常

上面例子可以看出：有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的
3.默认参数：用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值，所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用，有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上

默认参数的函数定义

上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式，第二个是错误的，因为位置参数在前，默认参数在后
def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常

默认参数的函数调用

注意：定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象，容易掉坑
不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，int,string,float,tuple
可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变，dict,list
这里只要理解一下这个概念就行或者自行网络，后续会写相关的专题文章讲解
举一个简单示例

4.可变参数区别:定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数
可变参数主要有两类：
*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*，args只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称
**kwargs：(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数，,将被分配给一个字典，参数名前带**，kwargs只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

*args 的用法

args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数
语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词，args相当于一个变量名，可以自己定义的

在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。
还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加（*） 号

理解* * kwargs

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注

2. Python的函数和参数

parameter 是函数定义的参数形式
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

3. Python中匿名函数的参数有哪些呢

Python中的匿名函数也称为lambda函数，它可以在需要函数对象的任何地方使用，而不需要显式地定义函数。lambda函数可以有一个或多个参数，其参数和传统函数的码衡橡参数迟旁声明方式相同。

通常，lambda函数的参数使用类似拦歼于常规函数参数的语法，用逗号分隔多个参数。在lambda函数中，这些参数的值可以在冒号(:)后的表达式中使用。例如，以下代码定义了一个接受两个参数的lambda函数，将这两个参数相加并返回结果：

4. python api 2个传参怎么做

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

5. python 函数参数 是什么意思

Python 函数定义以及参数传递
1.函数定义
#形如def func(args...):
doSomething123

以关键字def 开头，后面是函数名和参数下面是函数处理过程。
举例：
def add( a, b ):
return a+b12

参数可以设定默认值，如：
def add( a, b=10 ): #注意：默认值参数只会运算一次
return a+b12

默认值参数只会运算一次是什么意思？
def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表，每次不带默认值都会指向这块内存
b.append(a) return b

print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ，默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ，默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''
结果：
[1]
[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]
'''12345678910111213141516

这下明白为什么默认参数只计算一次了吧，函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间，就是第一次计算的空间。
2.参数传递
def func(a, b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12

在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的
func(10,20) #不使用参数名，需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果：a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567

如果函数定义形式如下方式：
def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组
print(args,type(args))

func(10,20)#结果：#(10, 20) <class 'tuple'>1234567

举一个和上述过程相反的例子：
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

a = (10, 20)
func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果：a=10, b=20123456

总结：*号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成元组，如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。
另一种定义：
def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict
print(kw, type(kw) )

func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值，使用key=value这种形式#结果：{'b': 20, 'a': 10} <class 'dict'>12345

相反的例子：
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

d = {'a':10, 'b':20 }
func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345
def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数
print(args,kw )12

总结：**号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成字典，如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。
lambda表达式
lambda表达式就是一种简单的函数
形如 f = lambda 参数1，参数2： 返回的计算值
例如：
add = lambda x,y: x+y
print(add(1,2))'''
结果：3
'''12345

6. python 函数参数的类型

1. 不同类型的参数简述
#这里先说明python函数调用得语法为：

复制代码
代码如下:

func(positional_args,
keyword_args,
*tuple_grp_nonkw_args,
**dict_grp_kw_args)

#为了方便说明,之后用以下函数进行举例
def test(a,b,c,d,e):

print a,b,c,d,e

举个例子来说明这4种调用方式得区别：

复制代码
代码如下:

#
#positional_args方式
>>>
test(1,2,3,4,5)
1 2 3 4 5

#这种调用方式的函数处理等价于
a,b,c,d,e = 1,2,3,4,5
print a,b,c,d,e

#
#keyword_args方式
>>>
test(a=1,b=3,c=4,d=2,e=1)
1 3 4 2 1

#这种处理方式得函数处理等价于
a=1
b=3
c=4
d=2
e=1
print a,b,c,d,e

#
#*tuple_grp_nonkw_args方式
>>>
x = 1,2,3,4,5
>>> test(*x)
1 2 3 4
5

#这种方式函数处理等价于

复制代码
代码如下:

a,b,c,d,e = x
print
a,b,c,d,e
#特别说明:x也可以为dict类型,x为dick类型时将键传递给函数
>>> y
{'a': 1,
'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}
>>> test(*y)
a c b e d

#
#**dict_grp_kw_args方式
>>>
y
{'a': 1, 'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}
>>> test(**y)
1 2 6
1 1

#这种函数处理方式等价于
a = y['a']
b = y['b']
... #c,d,e不再赘述
print
a,b,c,d,e

2.
不同类型参数混用需要注意的一些细节
接下来说明不同参数类型混用的情况,要理解不同参数混用得语法需要理解以下几方面内容.

首先要明白,函数调用使用参数类型必须严格按照顺序,不能随意调换顺序,否则会报错. 如 (a=1,2,3,4,5)会引发错误,;
(*x,2,3)也会被当成非法.

其次,函数对不同方式处理的顺序也是按照上述的类型顺序.因为#keyword_args方式和**dict_grp_kw_args方式对参数一一指定,所以无所谓顺序.所以只需要考虑顺序赋值(positional_args)和列表赋值(*tuple_grp_nonkw_args)的顺序.因此,可以简单理解为只有#positional_args方式,#*tuple_grp_nonkw_args方式有逻辑先后顺序的.

最后,参数是不允许多次赋值的.

举个例子说明,顺序赋值(positional_args)和列表赋值(*tuple_grp_nonkw_args)的逻辑先后关系:

复制代码
代码如下:

#只有在顺序赋值,列表赋值在结果上存在罗辑先后关系
#正确的例子1
>>> x =
{3,4,5}
>>> test(1,2,*x)
1 2 3 4 5
#正确的例子2
>>>
test(1,e=2,*x)
1 3 4 5 2

#错误的例子
>>> test(1,b=2,*x)
Traceback (most recent call
last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
TypeError: test()
got multiple values for keyword argument 'b'

#正确的例子1,处理等价于
a,b = 1,2 #顺序参数
c,d,e = x #列表参数
print a,b,c,d,e

#正确的例子2,处理等价于
a = 1 #顺序参数
e = 2 #关键字参数
b,c,d = x #列表参数

#错误的例子,处理等价于
a = 1 #顺序参数
b = 2 #关键字参数
b,c,d = x
#列表参数
#这里由于b多次赋值导致异常,可见只有顺序参数和列表参数存在罗辑先后关系

函数声明区别

理解了函数调用中不同类型参数得区别之后,再来理解函数声明中不同参数得区别就简单很多了.

1. 函数声明中的参数类型说明

函数声明只有3种类型, arg, *arg , **arg 他们得作用和函数调用刚好相反.
调用时*tuple_grp_nonkw_args将列表转换为顺序参数,而声明中的*arg的作用是将顺序赋值(positional_args)转换为列表.
调用时**dict_grp_kw_args将字典转换为关键字参数,而声明中**arg则反过来将关键字参数(keyword_args)转换为字典.
特别提醒：*arg
和 **arg可以为空值.

以下举例说明上述规则:

复制代码
代码如下:

#arg, *arg和**arg作用举例
def
test2(a,*b,**c):
print a,b,c
#
#*arg 和
**arg可以不传递参数
>>> test2(1)
1 () {}
#arg必须传递参数
>>>
test2()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1,
in <mole>
TypeError: test2() takes at least 1 argument (0 given)

#
#*arg将顺positional_args转换为列表
>>>
test2(1,2,[1,2],{'a':1,'b':2})
1 (2, [1, 2], {'a': 1, 'b': 2})
{}
#该处理等价于
a = 1 #arg参数处理
b = 2,[1,2],{'a':1,'b':2} #*arg参数处理
c =
dict() #**arg参数处理
print a,b,c

#
#**arg将keyword_args转换为字典
>>>
test2(1,2,3,d={1:2,3:4}, c=12, b=1)
1 (2, 3) {'c': 12, 'b': 1, 'd': {1: 2, 3:
4}}
#该处理等价于
a = 1 #arg参数处理
b= 2,3 #*arg参数处理
#**arg参数处理
c =
dict()
c['d'] = {1:2, 3:4}
c['c'] = 12
c['b'] = 1
print
a,b,c

2. 处理顺序问题

函数总是先处理arg类型参数,再处理*arg和**arg类型的参数.
因为*arg和**arg针对的调用参数类型不同,所以不需要考虑他们得顺序.

复制代码
代码如下:

def test2(a,*b,**c):
print
a,b,c
>>> test2(1, b=[1,2,3], c={1:2, 3:4},a=1)
Traceback (most
recent call last):
File "<stdin>", line 1, in
<mole>
TypeError: test2() got multiple values for keyword argument
'a'
#这里会报错得原因是,总是先处理arg类型得参数
#该函数调用等价于
#处理arg类型参数:
a = 1
a = 1
#多次赋值,导致异常
#处理其他类型参数
...
print a,b,c

>>> def foo(x,y):
... def bar():
... print
x,y
... return bar
...
#查看func_closure的引用信息
>>> a =
[1,2]
>>> b = foo(a,0)
>>>
b.func_closure[0].cell_contents
[1, 2]
>>>
b.func_closure[1].cell_contents
0
>>> b()
[1, 2] 0

#可变对象仍然能被修改
>>> a.append(3)
>>>
b.func_closure[0].cell_contents
[1, 2, 3]
>>> b()
[1, 2, 3] 0

7. Python使用Ctypes调用lib，怎么使用指针类型参数接收输出参数

本文演示了在python中调用C语言生成的动态库，返回结构体指针，并进行输出！

test.c(动态库源代码)
// 编译生成动态库: gcc -g -fPIC -shared -o libtest.so test.c

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct StructPointerTest
{
char name[20];
int age;
}StructPointerTest, *StructPointer;

StructPointer test() // 返回结构体指针
{
StructPointer p = (StructPointer)malloc(sizeof(StructPointerTest));
strcpy(p->name, "Joe");
p->age = 20;

return p;
}
编译：gcc -g -fPIC -shared -o libtest.so test.c

call.py(python调用C语言生成的动态库):
#!/bin/env python
# coding=UTF-8

from ctypes import *

#python中结构体定义
class StructPointer(Structure):
_fields_ = [("name", c_char * 20), ("age", c_int)]

if __name__ == "__main__":
lib = cdll.LoadLibrary("./libtest.so")
lib.test.restype = POINTER(StructPointer)
p = lib.test()

print "%s: %d" %(p.contents.name, p.contents.age)

最后运行结果：
[zcm@c_py #112]$make clean
rm -f *.o libtest.so
[zcm@c_py #113]$make
gcc -g -fPIC -shared -o libtest.so test.c
[zcm@c_py #114]$./call.py
Joe: 20
[zcm@c_py #115]$

8. python如何传递给c++一个结构体指针前提是swig封装的C++函数，请写出代

在封装的代码埋让间传递指针你要确保他们运行在相同的地址空间里，还要保证指针指向的内存的生存期是安全的，否则这种思路就是错误的。实现方法举例如下：
1、定义了C
结构体和函数如下
typedef
struct
NameAge
{
char
name[20];
int
age;
}NameAge
,
*NameAgePointer;
void
test(NameAgePointer
p)
//
接收结构体指针
{
//
do
something
with
p...
}
2、滑陆python定义结构体如下
#python中结构体定义
class
PyStruct():
def
__init__(self,
name,
age):
self.name
=
name
self.age
=
age
fred
=
PyStruct("fred",
5)
3、假设把第1步里的test封装成example模块，python导入example（既然你都会swig了，这个过程就不啰嗦了）
>>>import
example
>>>example.test(pointer(fred))
以上是基本思路，因为搭建开发环境和过程比较弯让局繁杂，没有验证过，但是应该没有大问题

9. python中range函数中参数的问题

根据输出结果来看，需要的功能是如此。

range函数本身对参数要求没有特殊的要求，第一个是起始值start（缺省是0，可以不填），第二是截至值end，第三个是step(缺省是1，可以不填)。具体参数取值是：[start, end)，每次增加一个step。

如果你不想用负值，可以这样写：

foriinrange(len(s)):
prints[:len(s)-i]