python参数类型有多少种分别是什么

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Python函数的参数类型

Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数，本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。

必选参数（Requiredarguments）是必须输入的参数，比如下面的代码，必须输入2个参数，否则就会报错：

其实上面例子中的参数num1和num2也属于关键字参数，比如可以通过如下方式调用：

执行结果：

可选参数（Optionalarguments）可以不用传入函数，有一个默认值，如果没有传入会使用默认值，不会报错。

位置参数（positionalarguments）根据其在函数定义中的位置调用，下面是pow()函数的帮助信息:

x，y，z三个参数的的顺序是固定的，并且不能使用关键字：

输出：

在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠/，这是python内置函数的语法定义，Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数：

星号前面的参数为位置参数或者关键字参数，星号后面是强制关键字参数，具体介绍见强制关键字参数。

python3.8版本引入了强制位置参数（Positional-OnlyParameters），也就是我们可以使用反斜杠/语法来定义位置参数了，可以写成如下形式：

来看下面的例子：

python3.8运行：

不能使用关键字参数形式赋值了。

可变参数(varargsargument)就是传入的参数个数是可变的，可以是0-n个，使用星号（*）将输入参数自动组装为一个元组（tuple）：

执行结果：

关键字参数（keywordargument）允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中，使用双星号（**），在函数内部自动组装为一个字典。

执行结果：

上面介绍的参数可以混合使用：

结果：

注意：由于传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。

强制关键字参数（Keyword-OnlyArguments）是python3引入的特性，可参考：。使用一个星号隔开：

在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数，必须以指定参数名的方式传参，如果强制关键字参数没有设置默认参数，调用函数时必须传参。

执行结果：

也可以在可变参数后面命名关键字参数，这样就不需要星号分隔符了：

执行结果：

在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的引用传递（passbyobjectreference），在编写函数的时候需要特别注意。

先来看个例子：

执行结果：

l1和l2指向相同的地址，由于列表可变，l1改变时，l2也跟着变了。

接着看下面的例子：

结果：

l1没有变化！为什么不是[1,2,3,4]呢？

l=l+[4]表示创建一个“末尾加入元素4“的新列表，并让l指向这个新的对象，l1没有进行任何操作，因此l1的值不变。如果要改变l1的值，需要加一个返回值：

结果：

下面的代码执行结果又是什么呢？

执行结果：

和第一个例子一样，l1和l2指向相同的地址，所以会一起改变。这个问题怎么解决呢？

可以使用下面的方式：

也可以使用浅拷贝或者深度拷贝，具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。

本文主要介绍了python函数的几种参数类型：必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数，注意他们不是完全独立的，比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数，位置参数可以是必选参数或者可选参数。

另外，python中的参数传递属于对象的引用传递，在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意，如有必要，使用python的拷贝方法。

参考文档：

--THEEND--

python的数据类型有哪些

Python内置类型包含None、Number、序列、集合、映射、可调用类型等几个大类，每个大类里面还有很多小类，详情可以参考:Python常见数据类型

写出python中6种数据类型?

Python中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。

Python3中有六个标准的数据类型：Number（数字）+String（字符串）+List（列表）+Tuple（元组）+Sets（集合）+Dictionary（字典）。

Number（数字）数字类型是顾名思义是用来存储数值的，需要记住的是，有点和Java的字符串味道差不多，如果改变了数字数据类型的值，将重新分配内存空间。

可以使用del语句删除一些数字对象的引用delvar1[,var2[,var3[....,varN]]]]。Python支持三种不同的数值类型：

1.整型(Int)-通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。

Python3整型是没有限制大小的，可以当作Long类型使用，所以Python3没有Python2的Long类型。

2.浮点型(float)-浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2=2.5x102=250）

3.复((complex))-复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a+bj,或complex(a,b)表示，复数的实部a和虚部b都是浮点型。数字类型转换1.int(x)将x转换为一个整数。

4.complex(x,y)将x和y转换到一个复数，实数部分为x，虚数部分为y。x和y是数字表达式。

python数据类型有哪些

Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。

其中数字又包含整型(整型又包括标准整型、长整型(Python2.7及之前版本有)）、浮点型、复数类型、布尔型(布尔型就是只有两个值的整型)、这几种数字类型。列表、元组、字符串都是序列。

1、数字

数字类型是不可更改的对象。对变量改变数字值就是生成/创建新的对象。Python支持多种数字类型：

整型(标准整型和长整型(Python2.7及之前的有这种类型))、布尔型、双精度浮点型、十进制浮点型、复数。

2、标准整型

int，标准整型，在大多数32位机器上标准整型取值范围是-2^31到2^31-1，也就是-2147483648~2147483647，如果在64位机器使用64位编译器，那么这个系统的标准整型将是64位。

3、布尔型

bool，从Python2.3开始Python中添加了布尔类型。布尔类型有两种True和False。对于没有__nozero__方法的对象默认是True。

对于值为0的数字、空集（空列表、空元组、空字典等）在Python中的布尔类型中都是False。

?bool(1)

True

?bool('a')

True

?bool(0)

False

?bool('')

False

4、浮点型

float，每个浮点型占8个字节（64位），完全遵守IEEE754号规范（52M/11E/1S）,其中52个位用于表示底，11个位用于表示指数（可表示的范围大约是±10**308.25），剩下的一个位表示符号。这看上去相当完美，然而，实际精度依赖于机器架构和创建Python解释器的编译器。

浮点型值通常都有一个小数点和一个可选的后缀e（大写或小写，表示科学计数法）。在e和指数之间可以用正（+）或负（-）表示指数的正负（正数的话可以省略符号）。

以上是Python核心编程的对浮点型(双精度浮点型)的说明。经过Python实测浮点型默认长度是24字节如果超出这个范围会自动

5、复数类型

complex，在复数中虚数不能单独存在，它们总是和一个值为0.0的实数部分一起来构成一个复数。复数由实数部分和虚数部分构成。表示虚数的语法：real+imagj。

实数部分和虚数部分都是浮点型。虚数部分必须有后缀j或J。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python参数类型有多少种分别是什么的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。