Python序列拆分操作符与映射拆分操作符实例

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python序列拆分操作符与映射拆分操作符实例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

使用序列拆分操作符(*)来提供位置参数。

例如函数heron的参数存放于一个列表sides中,可以:heron(sides[0],sides[1],sides[2]) 也可以进行拆分:heron(*sides)。如果列表包含比函数参数更多的项数,就可以使用分片提取出合适的参数。

1.在使用可变数量的位置参数的函数时,可使用

序列拆分操作符(*)

#1.此时,args是一个完整的序列,*args表示将一个序列中的所有元素拆分出来作为函数的参数
>>> def product(*args): result = 1 for arg in args: result *= arg return result #2.因此,传参时应该传同属于一个序列的拆分后的元素 >>> product(1,2,3,4) 24 >>> product(5,3) 15

可以将关键字参数放在位置参数后面,即def sum_of_power(*args,poewer=1):...

* 本身作为参数:表明在*后面不应该再出现位置参数,但关键字参数是允许的:def heron(a,b,c,*,unit="meters"):.....

如果将* 作为第一个参数,那么不允许使用任何位置参数,并强制调用该函数时使用关键字参数:def print_set(*,paper="Letter",copies=1,color=False):...。可以不使用任何参数调用 print_set(),也可以改变某些或全部默认值。但如果使用位置参数,就会产生TypeError异常,比如print_set(“A4”)就会产 生异常。

 

 2.对映射进行拆分时,可使用

映射拆分操作符(**)

例如使用**将字典传递给print_set()函数:

 options = dict(paper="A4",color=True)

pritn_set(**options)

将字典的键值对进行拆分,每个键的值被赋予适当的参数,参数名称与键相同。

 在参数中使用**,创建的函数可以接受给定的任意数量的关键字参数:

>>> def add_person_details(ssn,surname,**kwargs):
      print ("SSN=",ssn)
      print ("surname=",surname)
      for key in sorted(kwargs):
          print ("{0}={1}".format(key,kwargs[key]))

>>> add_person_details(123,"Luce",forename="Lexis",age=47)
  SSN= 123
   surname= Luce
   age=47
   forename=Lexis
 
>>> add_person_details(123,"Luce")
SSN= 123
surname= Luce

序列拆分符与映射拆分符举例:

#此处,args是一个序列,*表示将args拆分,所以*args作为函数的第一参数时,表示print_args第一个参数的位置可以
#接受任意多个元素(同属于一个序列的),对于**kwargs参数也是同样的道理
>>> def print_args(*args, **kwargs): for i,arg in enumerate(args): print "positional argument{0}={1}".format(i,arg) for key in kwargs: print "keyword argument{0}={1}".format(key,kwargs[key]) >>> print_args(\'a\',\'b\',\'c\',\'d\',name=\'Tom\',age=12,sex=\'f\')

结果:

映射拆分举例:

name="jack"
age=24
s="name is {name} and age is {age}".format(**locals())
print s

结果:

 

参考文献:Mark Summerfield.《Python3程序开发指南》.149-151.

以上是关于Python序列拆分操作符与映射拆分操作符实例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

教你Python字符串的基本操作:拆分和连接

Python 序列与映射的解包操作

教你Python字符串的基本操作:拆分和连接

在 Python 中将时间序列数据拆分为训练测试集和有效集

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