1. 函数的动态参数

 　　1.1 *args 位置参数动态传参

def chi(*food):
 print("我要吃", food)
chi("大米饭", "小米饭")
结果:我要吃 ('大米饭', '小米饭') # 多个参数传递进去. 收到的内容是元组tuple

　　1.2 **kwargs 关键字参数动态传参

def func(**kwargs):
 print(kwargs)
func(a=1, b=2, c=3)
func(a=1, b=2)

结果:

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
{'a': 1, 'b': 2}

　　顺序:位置参数, *args, 默认值, **kwarg

　def func(*args, **kwargs):
　　　　pass

　　形参的位置*,**: 聚合

 　　实参的位置*,**: 打散

def fun(*args):
 print(args)
lst = [1, 4, 7]
fun(lst[0], lst[1], lst[2])
fun(*lst) # 可以使用*把一个列表按顺序打散
s = "小短腿鲁班七号"
fun(*s) # 字符串也可以打散, (可迭代对象)

2. 命名空间

　　在python解释器开始执行之后, 就会在内存中开辟一个空间, 每当遇到一个变量的时候, 就把变量名和值之间的关系记录下来, 但是当遇到函数定义的时候, 解释器只是把函数名读入内存, 表示这个函数存在了, 至于函数内部的变量和逻辑, 解释器是不关心的. 也就是说一开始的时候函数只是加载进来, 仅此而已, 只有当函数被调用和访问的时候, 解释器才会根据函数内部声明的变量来进行开辟变量的内部空间. 随着函数执行完毕, 这些函数内部变量占用的空间也会随着函数执行完毕而被清空.

　　2.1 内置名称空间 -- 存放python解释器为我们提供的名字, list, tuple, str, int 等这些都是内置命名空间

 　　2.2 全局名称空间 -- 我们直接在py文件中, 函数外声明的变量都属于全局命名空间

 　　2.3 局部名称空间 -- 在函数中声明的变量会放在局部命名空间

　　加载顺序:内置命名空间 >>> 全局命名空间 >>> 局部命名空间(函数被执行的时候)

　　 取值顺序: 局部命名空间 >>> 全局命名空间 >>> 内置命名空间

　　作用域:

　　　　作用域: 作用域就是作用范围, 按照生效范围来看分为 全局作用域和局部作用域

　　　　全局作用域: 包含内置命名空间和全局命名空间. 在整个文件的任何位置都可以使用(遵循从上到下逐行执行).

　　　　局部作用域: 在函数内部可以使用.

　　　　1. 全局作用域: 内置+全局
 　　　　2. 局部作用域: 局部(函数被调用)
　　　　3. globals() 查看全局中的内容
 　　　　4. locals() 查看当前作用域中的内容

a = 10
def func():
 a = 40
 b = 20
def abc():
 print("哈哈")
 print(a, b) # 这里使用的是局部作用域
 print(globals()) # 打印全局作用域中的内容
 print(locals()) # 打印局部作用域中的内容
func()

3. 函数嵌套

 　　函数可以互相的嵌套

def fun1():
 print(111)
def fun2():
 print(222)
 fun1()
fun2()
print(111)

# 函数的嵌套
def fun2():
 print(222)
 def fun3():
  print(666)
 print(444)
 fun3()
 print(888)
print(33)
fun2()
print(555) 

 4. global和nonlocal关键

 　　global: 在局部访问全局中的内容

a = 100
def func():
 global a # 加了个global表示不再局部创建这个变量了. 而是直接使用全局的a
 a = 28
 print(a)
func()
print(a)

　　nonlocal: 在局部寻找外层函数中离他最近的那个变量

a = 10
def func1():
 a = 20
 def func2():
 nonlocal a
 a = 30
 print(a)
 func2()
 print(a)
func1()
# 结果:
# 加了nonlocal
# 30
# 30
# 不加nonlocal
# 30
# 20

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python动态参数/命名空间/函数嵌套/global和nonlocal，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对【听图阁-专注于Python设计】网站的支持！