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本文小編為大家詳細(xì)介紹“python變長(zhǎng)參數(shù)使用要注意什么”，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，細(xì)節(jié)處理妥當(dāng)，希望這篇“python變長(zhǎng)參數(shù)使用要注意什么”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學(xué)習(xí)新知識(shí)吧。
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說明
1、變長(zhǎng)參數(shù)使用過于靈活。函數(shù)的簽名不夠清晰，調(diào)用者需要花時(shí)間知道如何調(diào)用這個(gè)方法。
例如，在位置參數(shù)和默認(rèn)參數(shù)的情況下，還有可變參數(shù)、關(guān)鍵詞參數(shù)和命名關(guān)鍵詞參數(shù)。在團(tuán)隊(duì)開發(fā)中很容易使效率低下。
2、如果函數(shù)的列表太長(zhǎng)，雖然可以通過使用*args和**kwargs來簡(jiǎn)化，但也意味著函數(shù)可能有更好的實(shí)現(xiàn)方法，需要重構(gòu)。
實(shí)例
def Book(book, book_list=None):
print(book_list)
if book_list is None:
book_list = []
book_list.append(book)
for book in book_list:
print(book)
print(id(book_list))
test1 = Book('First one')
test2 = Book('Second one')python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些
1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。
2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)。
3、人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無法離開python。
4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。
5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。
6、大數(shù)據(jù)分析。
讀到這里，這篇“python變長(zhǎng)參數(shù)使用要注意什么”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會(huì)，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
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