python 怎么带参数

### Python 参数传递的方法及其示例 在编程领域，参数传递是一种常见的机制，允许函数接收外部输入并基于这些输入执行特定操作。以下是关于 Python 中几种主要的传参方法以及它们的具体应用。 #### 位置参数 (Positional Arguments) 这是最基础的一种传参方式，按照顺序依次将实参赋给形参。 ```python def greet(name, greeting): return f"{greeting}, {name}!" result = greet("Alice", "Hello") # 调用时按顺序指定参数 print(result) # 输出: Hello, Alice! [^3] ``` #### 默认参数 (Default Arguments) 如果某些情况下不需要提供全部参数，则可以通过设置默认值来简化调用过程。 ```python def introduce(name="Stranger"): return f"Hi there, {name}" message_with_default = introduce() message_customized = introduce("Bob") print(message_with_default) # Hi there, Stranger [^5] print(message_customized) # Hi there, Bob ``` #### 关键字参数 (Keyword Arguments) 关键字参数使得即使改变实际参数的位置也不会影响程序运行效果，因为它是依据名称匹配而不是次序。 ```python def connect_to_database(username, password): return f"Connecting as user '{username}' with passcode masked." connection_info = connect_to_database(password="securepwd123!", username="adminUser") print(connection_info) # Connecting as user 'adminUser' with passcode masked. [^4] ``` #### 可变长度参数 (*args 和 **kwargs) 当不确定会有多少个额外参数被发送到函数里时，可以利用 *args 来接受任意数量的位置参数列表；而使用 **kwargs 则能处理未知数目的命名参数集合。 ```python def collect_items(*items): for item in items: print(f"Collected Item: {item}") collect_items('apple', 'banana', 'cherry') def log_data(**data_entries): for key, value in data_entries.items(): print(f"[{key}] => {value}") log_data(Name='John Doe', Age=30, Country='USA') # Collected Item: apple ... # [Name] => John Doe ... [^4] ``` #### 特殊情况下的解包操作 有时候我们需要把已经存在的序列或映射结构拆解开再分别作为独立单元提交进去，在这种场景下就可以运用 `*` 或者 `**` 运算符完成这项工作。 ```python coordinates_tuple = (49.87835, 24.45284) def show_location(lat, lon): return f"Latitude:{lat}; Longitude:{lon}" location_details = show_location(*coordinates_tuple) print(location_details) # Latitude:49.87835; Longitude:24.45284 person_dict = {"first_name": "Jane", "last_name": "Smith"} class Person: def __init__(self, first_name, last_name): self.first_name = first_name self.last_name = last_name instance_of_person = Person(**person_dict) full_name = f"{instance_of_person.first_name} {instance_of_person.last_name}" print(full_name) # Jane Smith ``` #### 使用 `__new__` 方法进行自定义对象创建与初始化前的数据准备 对于更高级别的需求来说可能还会涉及到重写类内部自带的新建实例流程即覆盖掉原有的 `__new__()` 函数行为模式从而达到特殊定制化的目的比如下面这个例子展示了如何让每次新建出来的整型数值都自动加上固定的偏移量然后再交给常规构造器去进一步完善属性设定等工作环节。 ```python class OffsetInt(int): def __new__(cls, value, offset=10): adjusted_value = value + offset instance = super().__new__(cls, adjusted_value) return instance number_plus_offset = OffsetInt(5) print(number_plus_offset) # Output will be 15 instead of original input which was just plain old integer five here [^2] ``` ---