函数中的参数python，如何根据输入参数调用不同的函数
一、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：
**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：
**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
**代码
代码如下:
a,b,c,d,e= x
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
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.
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:
**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<module>
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:
**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<module>
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
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.
**代码
代码如下:
def test2(a,*b,**c):
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
<module>
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():
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
二、python***如何根据输入参数调用不同的函数
使用字典，比如下面这样：
deffuncA():
pass
deffuncB():
pass
deffunc_None():
print"cannotfindfunc"
func_dict={"a":funcA,"b":funcB}
deffunc(x):
returnfunc_dict.get(x,func_None)()
在有switch的语言中，一般都是使用switch来根据入参进行判断。但是python中没有switch，因为根本不需要！！使用字典代替switch，性能更高，而且这种方法的表述能力更强一点。
另外func_dict.get(x, func_None)()中方法是从字典中取出值对应的函数对象，然后后面加上()是执行该对象的__call__方法。因为python中函数就是实现了__call__方法的对象。所以可以这么使用。
三、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“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}
