把列表传递给函数后， 函数就能直接访问列表中的内容咯。假设有一组专家，我们想邀请他们参加研讨会。def send_invitation(experts):
'''发送邀请函'''
for expert in experts:
print(expert + '，您好，现邀请您参加 XX 研讨会...')
experts = ['袁孝楠', '黄莉莉']
sen
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2023-09-30 21:16:03
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向函数传递列表很有用，这种列表包含的可能是名字、数字或更复杂的对象（如字典）。将列表传递给函数后，函数就能直接访问其内容。这就为我们使用函数来提高处理列表的效率提供了可能。# 输出
user_name = ['Tom','Jerry','Hank']
def greet(user_name):
for name in user_name:
print('Hello ' +
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2023-08-30 20:43:46
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研究 python 变量与 list 的传递方式 文章目录研究 python 变量与 list 的传递方式1. 背景2. 一段示例代码找出原因3. 两种方式到达我想要的效果方式1：使用 list 或自定义 class 对变量进行封装方式2：使用 return4. 参考结论参考 1. 背景工作的时候写了一个python脚本分析数据，里面有一段代码：# 定义函数
def do_something(a,
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2023-10-01 17:18:18
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第七章：函数7.1.定义函数7.1.1.向函数传递信息7.1.2.实参和形参7.2.传递实参7.2.1.位置实参7.2.2.关键字实参7.2.3.默认值7.2.4.等效的函数调用7.2.5.避免实参错误7.3.返回值7.3.1.返回简单值7.3.2.让实参变成可选的7.3.3.返回字典7.3.4.结合使用函数和while循环7.4.传递列表7.4.1.在函数中修改列表7.4.2.禁止函数修改列表
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2024-04-11 13:05:29
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Python中，函数参数由实参传递给形参的过程，是由参数传递机制来控制的。根据实际参数的类型不同，函数参数的传递方式分为值传递和引用传递（又称为地址传递），本节将对这两种传递机制做深度剖析。Python函数参数的值传递机制所谓值传递，实际上就是将实际参数值的副本（复制品）传入函数，而参数本身不会受到任何影响。值传递的方式，类似于《西游记》里的孙悟空，它复制一个假孙悟空，假孙悟空具有的能力和真孙悟空
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2023-05-31 19:17:04
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目录函数的基础形参：实参：动态传参：不容易理解的地方：return 返回值命名空间函数名：闭包如何分辨闭包：闭包的作用：迭代器：递归：装饰器：作用：使用情景：扩展（带参装饰器）生成器的三种创建办法：定义：优点：使用方式：推导式列表推导式 [结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选]字典推导式 {键 : 值 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选}&nb
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2023-08-24 20:36:11
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1.Python passes everything the same way, but calling it "by value" or "by reference" will not clear everything up, since Python's semantics are different than the languages for which those terms usual
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2023-08-22 14:33:19
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Python中函数传递参数有四种形式fun1(a,b,c)
fun2(a=1,b=2,c=3)
fun3(*args)
fun4(**kargs)四种中最常见是前两种，基本上一般点的教程都会涉及，后两种一般很少单独出现，常用在混合模式中第一种 fun1(a,b,c)是直接将实参赋予行参，根据位置做匹配，即严格要求实参的数量与行参的数量位置相等，比较一般，大多数语言常用这种方式。第二种 fun
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2023-09-18 21:27:58
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在调用函数时，通常会传递参数，函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数处理不同的数据。有位置传参、关键字传参、默认值参数、多值参数等。1、参数传递形参和实参：形参：定义实参：调用参数传递的过程，就是 把实参的引用 传递给 形参 ，使用实参的值来执行函数体的过程。在 Python 中，函数的 实参/返回值 都是是靠 引用2、位置实参按照参数位置，依次传递参数，这是最普通的方式。 3、关键
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2023-08-15 10:25:53
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1.值传递在实参向形参传递的过程中，传递的只是实参的值，而在函数体操作的时候，实际操作的并不是实参而是形参，所以，值传递不改变原变量值。2.地址传递在实参向形参传递的过程中，传递的是实参的地址，实参和形参共同指向同一块地址，所以，在函数内部修改形参的同时也修改了实参，即，地址传递会改变原变量。在python中，数据有两种类型：mutable（可变） 和 immutable （不可变）list ,d
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2023-07-10 20:47:53
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一，传递列表你经常会发现，向函数传递列表很有用，这种列表包含的可能是名字、数字或更复杂的对象（如字典）。将列表传递给函数后，函数就能直接访问其内容。下面使用函数来提高处理列表的效率1）传递列表：2）在函数中修改列表：将列表传递给函数后，函数就可对其进行修改。在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的，这让你能够高效地处理大量的数据。 来看一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司。需要打印的设计
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2023-10-19 14:25:08
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# -*- coding=utf8 -*-
import sys
#reload(sys)
#sys.setdefaultencoding('utf8')
def _decode(str):
return str.decode('utf8')
def func_test(a1,a2,a3=3,*ax,**adx):
print _decode('位置参数a1:%s' % s
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2024-06-05 11:23:11
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一、原始传参方式1.1 列表传参列表传参：顾名思义，就是将整个list作为一个整体参数传给函数，然后函数内部进行解析参数。如下：def func(arg):
for i in range(len(arg)):
print("第{0}个参数为{1}".format(i + 1, arg[0]))
if __name__ == '__main__':
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2023-06-05 09:31:58
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向函数传递列表 在实际使用中你会发现，向函数传递列表是比较实用的，这种列表可能包含名字、数字、可能更复杂的对象(字典) 假设向一个函数传递一堆水果，我们说出我们喜欢所有的水果 def Obj(fruits): for fruit in fruits: msg = 'I like '+fruit+'!' print(msg) L = ['apple','or...
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2017-11-07 22:47:00
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enumerate 函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标：>>> for i,j in enumerate(('a','b','c')):
print i,j0 a
1 b
2 c
>>> for i,j in enumerate([1,2,3]):
print i,j0 1
1 2
2 3
>>> for i,j in en
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2024-10-10 15:37:15
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python：函数传参(实参与形参）一、函数的参数在函数定义与调用时，我们可以根据自己的需求来实现参数的传递。在python中，函数的参数一共有两种形式：①形参 ② 实参形参：在函数定义时，所编写的函数参数就是形式参数（形参）。实参：在调用函数时，所传递的函数参数就是实际参数（实参）。def func1(num): # 函数定义 num是一个形参
d_num = num * 2
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2024-07-27 22:44:01
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# 学习 Python 函数入参列表
作为一名新手开发者，了解如何在 Python 中使用函数的入参列表是非常重要的。这不仅可以提高代码的灵活性，还可以使你的函数更易于理解和使用。在本文中，我们将介绍如何实现 Python 函数入参列表，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
在本教程中，我们将遵循以下几个步骤来学习如何实现 Python 函数的入参列表：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-08-07 08:39:11
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函数python 函数由若干语句组成的语句块、函数名称、参数列表构成，他是组织代码的最小单元完成一定的功能函数的作用：结构化编程对代码的最基本的封装，一般按照功能组织一段代码封装的目的是为了复用，减少冗余代码代码更加简洁美观、可读易懂函数的分类：内建函数：如max(),reversed()等库函数：如math.ceil()函数 及 变量#形参：特点:1、不占内存空间，只有调用函数的时候传入一个值给
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2023-11-20 11:21:42
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python中函数传递参数有四种形式fun1(a,b,c)
fun2(a=1,b=2,c=3)
fun3(*args)
fun4(**kargs) 四种中最常见是前两种，基本上一般点的教程都会涉及，后两种一般很少单独出现，常用在混合模式中第一种 fun1(a,b,c)是直接将实参赋予行参，根据位置做匹配，即严格要求实参的数量与行参的数量位置相等，比较一般，大多数语言常用这种方式。第二种 fun2
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2023-05-26 10:58:30
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写在前面事情的起因要从昨天说起，昨天写了个函数，对传入的 df做一些计算，大概长这样：def summary2_cal1(df):
df1 = df.groupby([...]).agg({...})
df['CTAU'] = ' '
df2 = df.groupby([...]).agg({...})
df_part1 = pd.concat([df1, df2],sort=False)
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2024-06-27 20:55:34
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