理解Python函数参数：赋值、引用与默认值

"Python中函数参数设置及使用的学习笔记" 在Python编程中，函数参数的设置和使用是理解和编写高效代码的关键部分。本学习笔记主要涵盖了三个核心概念：参数和共享引用、特定参数匹配模型以及任意参数。 1. 参数和共享引用： Python中的函数参数是通过赋值操作传递的，这意味着当函数接收到一个参数时，它实际上是在接收参数的引用，而不是参数的副本。因此，对于可变对象（如列表或字典），函数内部的修改会影响到原始的调用者。例如，在`changer`函数中，尽管`a`被赋值为2，但这个改变仅在函数内部生效，因为`a`是按值传递的局部变量。然而，由于列表`b`是可变的，函数内部的`b[0]='spam'`会直接影响到外部的`L`。要避免这种行为，可以通过传递列表的副本（如`L[:]`）来防止函数内部对原始对象的修改。 2. 特定参数匹配模型： - **位置参数**：函数调用时，参数按照它们在函数定义中的顺序进行匹配。例如，`f(1,2,3)`会将1匹配给第一个参数，2匹配给第二个参数，以此类推。 - **关键字参数**：允许使用参数名来指定值，如`f(a=1)`。这可以改变参数的传递顺序，并且可以只指定部分参数，未指定的将使用默认值。 - **默认参数**：在函数定义时，可以为参数提供默认值，如`b=2`，这样在调用时如果没有提供该参数的值，将使用默认值。 3. 任意参数： Python提供了处理任意数量参数的机制： - **收集参数**：使用星号(*)收集位置参数，所有非关键字参数会被收集到一个元组中。例如，`def f(*args):`，然后`f(1,2,3)`，`args`将会是一个包含(1,2,3)的元组。 - **关键字收集参数**：使用两个星号(**)收集关键字参数，所有剩余的关键字参数会被收集到一个字典中。例如，`def f(**kwargs):`，然后`f(a=1, b=2)`，`kwargs`将会是一个包含{'a':1, 'b':2}的字典。 理解这些参数机制对于编写灵活和可扩展的Python代码至关重要。正确使用它们可以提高代码的可读性和维护性，同时减少潜在的副作用。在编写函数时，应谨慎考虑参数的可变性、默认值和如何处理额外的参数，以确保函数的行为符合预期。