【导语】“LevinLee”通过精心收集，向本站投稿了9篇python中实现php的vardump函数功能，下面是小编给大家带来关于python中实现php的vardump函数功能，一起来看看吧，希望对您有所帮助。
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篇1：python实现简单的计时器功能函数
作者：chongq 字体：[增加 减小] 类型：转载
此函数通过python实现了一个简单的计时器动能：
‘‘‘ Simple Timing Function.This function prints out a message with the elapsed time from theprevious call. It works with most Python 2.x platforms. The functionuses a simple trick to store a persistent variable (clock) withoutusing a global variable.‘‘‘import timedef dur( p=None, clock=[time.time] ): if op != None: duration = time.time() - clock[0] print ‘%s finished. Duration %.6f seconds.‘ % (op, duration) clock[0] = time.time()# Exampleif __name__ == ‘__main__‘: import array dur() # Initialise the timing clock opt1 = array.array(‘H‘) for i in range(1000): for n in range(1000):opt1.append(n) dur(‘Array from append‘) opt2 = array.array(‘H‘) seq = range(1000) for i in range(1000): opt2.extend(seq) dur(‘Array from list extend‘) opt3 = array.array(‘H‘) seq = array.array(‘H‘, range(1000)) for i in range(1000): opt3.extend(seq) dur(‘Array from array extend‘)# Output:# Array from append finished. Duration 0.175320 seconds.# Array from list extend finished. Duration 0.068974 seconds.# Array from array extend finished. Duration 0.001394 seconds.
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助，
篇2：python中实现php的vardump函数功能
这篇文章主要介绍了python中实现php的var_dump函数功能,var_dump函数在PHP中调试时非常实用,本文介绍在Python中实现这个函数,需要的朋友可以参考下
最近在做python的web开发（原谅我的多变，好东西总想都学着，。。node.js也是），不过过程中总遇到些问题，不管是web.py还是django，开发起来确实没用php方便，毕竟存在的时间比较短，很多不完善的地方。
比如我在调试php中最常用的函数，var_dump，在python里找不到合适的替代函数。php中var_dump是一个特别有用的函数，它可以输出任何变量的值，不管你是一个对象还是一个数组，或者只是一个数。它总能用友好的方式输出，我调试的时候经常会需要看某位置的变量信息，调用它就很方便：
但是开发python的时候就没有太好的替代方案。
之前想到repr，但这个函数只是调用了对象中的__str__，和直接print obj没啥区别。print是打印它，而repr是将其作为值返回。如果对象所属的类没有定义__str__这个函数，那么返回的就会是难看的一串字符。
后来又想到了vars 函数，vars函数是python的内建函数，专门用来输出一个对象的内部信息。但这个对象所属的类中必须有__dict__函数。一般的类都有这个dict，但像[]和{}等对象就不存在这个dict，这样调用vars函数就会抛出一个异常：
代码如下:
Traceback (most recent call last):
File “
TypeError: vars() argument must have __dict__ attribute
所以后来几经寻找，找到一个个比较好，功能能够与var_dump类似的函数如下：
代码如下:
def dump(obj):
‘‘‘return a printable representation of an object for debugging‘‘‘
newobj=obj
if ‘__dict__‘ in dir(obj):
newobj=obj.__dict__
if ‘ object at ‘ in str(obj) and not newobj.has_key(‘__type__‘):
newobj[‘__type__‘]=str(obj)
for attr in newobj:
newobj[attr]=dump(newobj[attr])
return newobj
这是使用方式：
代码如下:
class stdClass(object): pass
bj=stdClass()
obj.int=1
obj.tup=(1,2,3,4)
obj.dict={‘a‘:1,‘b‘:2, ‘c‘:3, ‘more‘:{‘z‘:26,‘y‘:25}}
obj.list=[1,2,3,‘a‘,‘b‘,‘c‘,[1,2,3,4]]
obj.subObj=stdClass()
obj.subObj.value=‘foobar‘
from pprint import pprint
pprint(dump(obj))
最后输出是：
代码如下:
{‘__type__‘: ‘<__main__.stdClass object at 0x2b126000b890>‘,
‘dict‘: {‘a‘: 1, ‘c‘: 3, ‘b‘: 2, ‘more‘: {‘y‘: 25, ‘z‘: 26}},
‘int‘: 1,
‘list‘: [1, 2, 3, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, [1, 2, 3, 4]],
‘subObj‘: {‘__type__‘: ‘<__main__.stdClass object at 0x2b126000b8d0>‘,
‘value‘: ‘foobar‘},
‘tup‘: (1, 2, 3, 4)}
然后github有个开源的module，可以参考：github.com/sha256/python-var-dump
说一下pprint这个函数，他是一个人性化输出的函数，会将要输出的内容用程序员喜欢的方式输出在屏幕上，
参阅这篇文章比较好理解：www.jb51.net/article/60143.htm
篇3：Python中实现结构相似的函数调用方法
这篇文章主要介绍了Python中实现结构相似的函数调用方法,本文讲解使用dict和lambda结合实现结构相似的函数调用,给出了不带参数和带参数的实例,需要的朋友可以参考下
python的dict用起来很方便，可以自定义key值，并通过下标访问，示例如下：
代码如下:
>>>d = {‘key1‘:‘value1‘,
... ‘key2‘:‘value2‘,
... ‘key3‘:‘value3‘}
>>>print d[‘key2‘]
value2
>>>
lambda表达式也是很实用的东东，示例如下：
代码如下:
>>>f = lambda x : x**2
>>>print f(2)
4
>>>
两者结合可以实现结构相似的函数调用，使用起来很方便，示例如下：
示例一：不带参数
代码如下:
#! /usr/bin/python
msgCtrl = “1 : pause\\n2 : stop\\n3 : restart\\nother to quit\\n”
ctrlMap = {
‘1‘: lambda : doPause,
‘2‘: lambda : doStop(),
‘3‘: lambda : doRestart()}
def doPause():
print ‘do pause‘
def doStop():
print ‘do stop‘
def doRestart():
print ‘do restart‘
if __name__ == ‘__main__‘:
while True:
print msgCtrl
cmdCtrl = raw_input(‘Input : ‘)
if not ctrlMap.has_key(cmdCtrl):break
ctrlMap[cmdCtrl]()
示例二：带参数
代码如下:
#! /usr/bin/python
msgCtrl = “1 : +\\n2 : -\\n3 : *\\nother to quit\\n”
ctrlMap = {
‘1‘: lambda x,y : x+y,
‘2‘: lambda x,y : x-y,
‘3‘: lambda x,y : x*y}
if __name__ == ‘__main__‘:
while True:
print msgCtrl
cmdCtrl = raw_input(‘Input : ‘)
if not ctrlMap.has_key(cmdCtrl):break
print ctrlMap[cmdCtrl](10,2),“\\n”
篇4：VB VB中如何实现查找功能Instr函数使用技巧
VB中如何实现文本查找功能
实现查找功能的关键在于使用InStr函数，这个函数可以找到指定的字符串在另一字符串中最先出现的位置，我们先来看一看使用这个函数的语法：
InStr([start, ]string1, string2[, compare])
这个函数需要的的参数是起始位置、主体字符串、要查找的字符串；Compare是可选参数。指定字符串比较。此compare参数是可以省略的，也可以是 0, 1或 2。指定0（缺省）做二进制比较。指定1做不区分大小写的文本比较。例如我们要查找在字符串“abcdefg”中是否存在“cd”并返回其位置，则使用下面的语句就可以实现：
pos=InStr(1,“abcdefg”,“cd”)
则pos会返回3表示查找到并且位置为第三个字符开始。这就是“查找”的实现，而“查找下一个”功能的实现就是把当前位置作为起始位置继续查找。
下面举例说明：
放置一个文本框TEXT1供用户输入文本或调入文本文件，用来做在其中查找文本的验证，放置另一个文本框TEXT2供用户输入要查找的字符串，放置两个命令按钮，Command1、Command2，其标题分别为“查找”、“查找下一个”。
在窗体的总体声明部分写如下代码 ：
Option Explicit '定义目标位置变量
Private TargetPosition As Integer
'编写一个查找函数
Private Sub FindText(ByVal start_at As Integer)
Dim pos As Integer
Dim target As String
'获取用户输入的要查找的字符串
target = text2.Text
pos = InStr(start_at, text1.Text, target)
If pos >0 Then
'找到了匹配字符串
TargetPosition = pos
text1.SelStart = TargetPosition - 1
'选中找到的字符串
text1.SelLength = Len(target)
text1.SetFocus
Else '没有找到匹配的字符串
MsgBox “没找到！”
text1.SetFocus
End If
End Sub
'双击“查找”命令按钮:
Private Sub command1_Click() '从第一个字符处开始查找
FindText 1
End Sub
'双击“查找下一个”按钮：
Private Sub command2_Click() '从当前位置继续查找
FindText TargetPosition + 1
End Sub
运行程序，在文本框1中输入一些字符串，在文本框2中输入要查找的字符串，单击 “查找”按钮和“查找下一个”按钮进行验证，
篇5：Python脚本实现集群检测和管理功能
这篇文章主要介绍了Python脚本实现集群检测和管理功能,本文讲解了实现想法、开发工具选择、经验分享、代码示例等内容,需要的朋友可以参考下
场景是这样的：一个生产机房，会有很多的测试机器和生产机器（也就是30台左右吧），由于管理较为混乱导致了哪台机器有人用、哪台机器没人用都不清楚，从而产生了一个想法--利用一台机器来管理所有的机器，记录设备责任人、设备使用状态等等信息....那么，为什么选择python，python足够简单并且拥有丰富的第三方库的支持，
最初的想法
由于刚参加工作不久，对这些东西也都没有接触过，轮岗到某个部门需要做出点东西来(项目是什么还没情况，就要做出东西来，没办法硬着头皮想点子吧)。。。
本想做一个简单点的自动化测试的工具，但这项目的测试方法和测试用例暂时不能使用这种通用的测试手段（输入和输出都确定不了），从而作罢...
那么做点什么东西，经常发现同事们问208谁用的？201谁用的？那IP是我的！！！你是不是把我得网线给拔掉了？242那机器到底是哪台？
突然间，春天来了，是不是可以做一个系统用来检测IP和记录设备的使用人，甚至可以按需要在某台设备上运行一个脚本或命令？把这个矮矬穷的想法和leader沟通过后，确认可以做，那么就开始吧！！！
设计思想
该系统的大概思想：
1. 要获得所有服务器的各种信息，需要在任意一台服务器上部署一个agent作为信息获取的节点，定时向管理服务器节点发送服务器信息数据。
2. server作为综合管理节点，接收并储存agent提交的信息。
3. 为了方便使用，采用web页面的形式做展示。
开发工具选择
1. 开发语言：python
之所以选择python，简单，第三方库丰富，不用造轮子
2. 数据库：mysql
简单、易用
3. webpy：web框架
入门简单、部署方便
4. bootstrap：前端框架
不要关心太多前端问题
5. paramiko：python库，遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接
通过SSH方式连接agent服务器：远程运行命令、传输文件
6. scapy: python库，可用来发送、嗅探、解析和伪造网络数据包，这里用来扫描IP
7. MySQLdb: 连接mysql
8. shell 和 python脚本接口： 为其他人提供shell脚本的接口
经验分享
1. 前端对我来说是新东西，从来没弄过，页面的动画效果，脚本运行时的过渡都是需要考虑的，开始考虑利用倒计时，但是这个时间是不可控的，后来采用ajax来处理这个问题
2. agent要自动部署到每台机器，并可以通过server来控制刷新时间
3. 建立一个可扩展的表是非常重要的，而且一些重要的信息需要写入磁盘，在数据库失效的情况下，可以从磁盘获取数据
4. 数据库的连接，如果长时间没有操作的话会超时，要考虑到
... ...
项目结构--webpy
1. website.py为webpy的主程序，设置了url映射
2. model.py为webpy的url映射类，处理请求和返回
3. static中存放静态资源
4. scripts用来存放处理的脚本，这里起的名字有些问题
连接数据库
使用MyQSLdb连接mysql，在这里我没有使用webpy提供的数据库接口，而是自己封装了一套
ssh远程连接服务器
paramiko实现ssh连接、与数据传输、执行命令和脚本
代码如下:
def executecmd(cmd, host, port=22, user=‘root‘, passwd=‘root‘):
try:
s = paramiko.SSHClient
s.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
s.connect(host, port, user, passwd, timeout = 10)
except Exception as e:
s.close()
print e
print ‘connet error...‘
return
try:
stdin,stdout,stderr=s.exec_command(cmd)
#print ‘Host: %s......‘ %host
res = stdout.readlines()
except Exception as e:
print ‘exec_commmand error...‘
s.close()
return res
def executefile(file, host, port=22, user=‘root‘, passwd=‘root‘):
try:
s = paramiko.SSHClient()
s.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
s.connect(host, port, user, passwd,timeout=5)
t = paramiko.Transport((host, port))
t.connect(username=user, password=passwd)
sftp =paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
except Exception as e:
s.close()
print e
print ‘connet error...‘
return ‘‘
try:
filename = os.path.basename(file)
if filename.find(‘.sh‘) >= 0:
sftp.put(path+‘/‘+file, ‘/tmp/tmp_test.sh‘)
stdin,stdout,stderr=s.exec_command(‘sh /tmp/tmp_test.sh 2>/dev/null‘, timeout=5)
else:
sftp.put(path+‘/‘+file, ‘/tmp/tmp_test.py‘)
stdin,stdout,stderr=s.exec_command(‘python /tmp/tmp_test.py‘, timeout=5)
#stdin,stdout,stderr=s.exec_command(‘rm -rf /tmp/tmp_test* 2>/dev/null‘)
res = stdout.readlines()
s.exec_command(‘rm -rf /tmp/tmp_test* 2>/dev/null‘)
except Exception as e:
s.exec_command(‘rm -rf /tmp/tmp_test* 2>/dev/null‘)
print ‘timeout error...‘
print e
return ‘‘
return res
IP扫描
使用scapy进行IP扫描
代码如下:
def pro(ip, cc, handle):
global dict
dst = ip + str(cc)
packet = IP(dst=dst, ttl=20)/ICMP()
reply = sr1(packet, timeout=TIMEOUT)
if reply:
print reply.src,‘ is online‘
tmp = [1, reply.src]
handle.write(reply.src + ‘\\n‘)
#handle.write(reply.src+“ is online”+“\\n”)
def main():
threads=[]
ip = ‘192.168.1.1‘
s = 2
e = 254
f=open(‘ip.log‘,‘w‘)
for i in range(s, e):
t=threading.Thread(target=pro,args=(ip,i,f))
threads.append(t)
print “main Thread begins at ”,ctime()
for t in threads :
t.start()
for t in threads :
t.join()
print “main Thread ends at ”,ctime()
批量添加ssh-key
代码如下:
home_dir = ‘/home/xx‘
id_rsa_pub = ‘%s/.ssh/id_rsa.pub‘ %home_dir
if not id_rsa_pub:
print ‘id_rsa.pub Does not exist!‘
sys.exit(0)
file_object = open(‘%s/.ssh/config‘ %home_dir ,‘w‘)
file_object.write(‘StrictHostKeyChecking no\\n‘)
file_object.write(‘UserKnownHostsFile /dev/null‘)
file_object.close()
def up_key(host,port,user,passwd):
try:
s = paramiko.SSHClient()
s.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
s.connect(host, port, user, passwd)
t = paramiko.Transport((host, port))
t.connect(username=user, password=passwd, timeout=3)
sftp =paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
print ‘create Host:%s .ssh dir......‘ %host
stdin,stdout,stderr=s.exec_command(‘mkdir ~/.ssh/‘)
print ‘upload id_rsa.pub to Host:%s......‘ %host
sftp.put(id_rsa_pub, “/tmp/temp_key”)
stdin,stdout,stderr=s.exec_command(‘cat /tmp/temp_key >>~/.ssh/authorized_keys && rm -rf /tmp/temp_key‘)
print ‘host:%s@%s auth success!\\n‘ %(user, host)
s.close()
t.close()
except Exception, e:
#import traceback
#traceback.print_exc()
print ‘connect error...‘
print ‘delete ‘ + host + ‘ from database...‘
delip(host)
#delete from mysql****
try:
s.close()
t.close()
except:
pass
篇6：Python中的filter函数的用法
作者：廖雪峰 字体：[增加 减小] 类型：转载
这篇文章主要介绍了Python中的filter()函数的用法,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下
Python内建的filter()函数用于过滤序列，
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n): return n % 2 == 1filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])# 结果: [1, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s): return s and s.strip()filter(not_empty, [‘A‘, ‘‘, ‘B‘, None, ‘C‘, ‘ ‘])# 结果: [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]
可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数，
练习
请尝试用filter()删除1~100的素数。
篇7：Python中自定义函数的教程
作者：廖雪峰 字体：[增加 减小] 类型：转载
这篇文章主要介绍了简单讲解Python中内置函数的使用,函数的使用是Python学习当中的基本功,需要的朋友可以参考下
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回，
我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：
def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x
请自行测试并调用my_abs看看返回结果是否正确。
请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。
return None可以简写为return。
空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop: pass
pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里，比如：
if age >= 18: pass
缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
参数检查
调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError：
>>>my_abs(1, 2)Traceback (most recent call last): File “ 但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别： >>>my_abs(‘A‘)‘A‘>>>abs(‘A‘)Traceback (most recent call last): File “ 当传入了不恰当的参数时，内置函数abs会检查出参数错误，而我们定义的my_abs没有参数检查，所以，这个函数定义不够完善， 让我们修改一下my_abs的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance实现： def my_abs(x): if not isinstance(x, (int, float)): raise TypeError(‘bad operand type‘) if x >= 0: return x else: return -x 添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误： >>>my_abs(‘A‘)Traceback (most recent call last): File “ 错误和异常处理将在后续讲到。 返回多个值 函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。 比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标： import mathdef move(x, y, step, angle=0): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny 这样我们就可以同时获得返回值： >>>x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)>>>print x, y151.961524227 70.0 但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值： >>>r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)>>>print r(151.96152422706632, 70.0) 原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。 小结 定义函数时，需要确定函数名和参数个数； 如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查； 函数体内部可以用return随时返回函数结果； 函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。 函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。 作者：廖雪峰 字体：[增加 减小] 类型：转载 这篇文章主要介绍了Python中函数的参数,掌握函数中的参数传递在任何一门语言的学习过程当中都是基本功,需要的朋友可以参考下 定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了，对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。 Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。 默认参数 我们仍以具体的例子来说明如何定义函数的默认参数。先写一个计算x2的函数： def power(x): return x * x 当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x： >>>power(5)25>>>power(15)225 现在，如果我们要计算x3怎么办？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x4、x5……怎么办？我们不可能定义无限多个函数。 你也许想到了，可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算xn，说干就干： def power(x, n): s = 1 while n >0: n = n - 1 s = s * x return s 对于这个修改后的power函数，可以计算任意n次方： >>>power(5, 2)25>>>power(5, 3)125 但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码无法正常调用： >>>power(5)Traceback (most recent call last): File “ 这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2： def power(x, n=2): s = 1 while n >0: n = n - 1 s = s * x return s 这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)： >>>power(5)25>>>power(5, 2)25 而对于n >2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)。 从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意： 一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）； 二是如何设置默认参数。 当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。 使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。 举个例子，我们写个一年级小学生注册的函数，需要传入name和gender两个参数： def enroll(name, gender): print ‘name:‘, name print ‘gender:‘, gender 这样，调用enroll()函数只需要传入两个参数： >>>enroll(‘Sarah‘, ‘F‘)name: Sarahgender: F 如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办？这样会使得调用函数的复杂度大大增加。 我们可以把年龄和城市设为默认参数： def enroll(name, gender, age=6, city=‘Beijing‘): print ‘name:‘, name print ‘gender:‘, gender print ‘age:‘, age print ‘city:‘, city 这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数： >>>enroll(‘Sarah‘, ‘F‘)Student:name: Sarahgender: Fage: 6city: Beijing 只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息： enroll(‘Bob‘, ‘M‘, 7)enroll(‘Adam‘, ‘M‘, city=‘Tianjin‘) 可见，默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。 有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，比如调用enroll(‘Bob‘, ‘M‘, 7)，意思是，除了name，gender这两个参数外，最后1个参数应用在参数age上，city参数由于没有提供，仍然使用默认值。 也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。比如调用enroll(‘Adam‘, ‘M‘, city=‘Tianjin‘)，意思是，city参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。 默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下： 先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回： def add_end(L=[]): L.append(‘END‘) return L 当你正常调用时，结果似乎不错： >>>add_end([1, 2, 3])[1, 2, 3, ‘END‘]>>>add_end([‘x‘, ‘y‘, ‘z‘])[‘x‘, ‘y‘, ‘z‘, ‘END‘] 当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的： >>>add_end()[‘END‘] 但是，再次调用add_end()时，结果就不对了： >>>add_end()[‘END‘, ‘END‘]>>>add_end()[‘END‘, ‘END‘, ‘END‘] 很多初学者很疑惑，默认参数是[]，但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了‘END‘后的list。 原因解释如下： Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。 所以，定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！ 要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现： def add_end(L=None): if L is None: L = [] L.append(‘END‘) return L 现在，无论调用多少次，都不会有问题： >>>add_end()[‘END‘]>>>add_end()[‘END‘] 为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误， 此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。 可变参数 在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。 我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。 要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下： def calc(numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum 但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple： >>>calc([1, 2, 3])14>>>calc((1, 3, 5, 7))84 如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样： >>>calc(1, 2, 3)14>>>calc(1, 3, 5, 7)84 所以，我们把函数的参数改为可变参数： def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum 定义可变参数和定义list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数： >>>calc(1, 2)5>>>calc()0 如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做： >>>nums = [1, 2, 3]>>>calc(nums[0], nums[1], nums[2])14 这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去： >>>nums = [1, 2, 3]>>>calc(*nums)14 这种写法相当有用，而且很常见。 关键字参数 可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例： def person(name, age, **kw): print ‘name:‘, name, ‘age:‘, age, ‘other:‘, kw 函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数： >>>person(‘Michael‘, 30)name: Michael age: 30 other: {} 也可以传入任意个数的关键字参数： >>>person(‘Bob‘, 35, city=‘Beijing‘)name: Bob age: 35 other: {‘city‘: ‘Beijing‘}>>>person(‘Adam‘, 45, gender=‘M‘, job=‘Engineer‘)name: Adam age: 45 other: {‘gender‘: ‘M‘, ‘job‘: ‘Engineer‘} 关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。 和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去： >>>kw = {‘city‘: ‘Beijing‘, ‘job‘: ‘Engineer‘}>>>person(‘Jack‘, 24, city=kw[‘city‘], job=kw[‘job‘])name: Jack age: 24 other: {‘city‘: ‘Beijing‘, ‘job‘: ‘Engineer‘} 当然，上面复杂的调用可以用简化的写法： >>>kw = {‘city‘: ‘Beijing‘, ‘job‘: ‘Engineer‘}>>>person(‘Jack‘, 24, **kw)name: Jack age: 24 other: {‘city‘: ‘Beijing‘, ‘job‘: ‘Engineer‘} 参数组合 在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。 比如定义一个函数，包含上述4种参数： def func(a, b, c=0, *args, **kw): print ‘a =‘, a, ‘b =‘, b, ‘c =‘, c, ‘args =‘, args, ‘kw =‘, kw 在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。 >>>func(1, 2)a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}>>>func(1, 2, c=3)a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}>>>func(1, 2, 3, ‘a‘, ‘b‘)a = 1 b = 2 c = 3 args = (‘a‘, ‘b‘) kw = {}>>>func(1, 2, 3, ‘a‘, ‘b‘, x=99)a = 1 b = 2 c = 3 args = (‘a‘, ‘b‘) kw = {‘x‘: 99} 最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用该函数： >>>args = (1, 2, 3, 4)>>>kw = {‘x‘: 99}>>>func(*args, **kw)a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {‘x‘: 99} 所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。 小结 Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。 默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，运行会有逻辑错误！ 要注意定义可变参数和关键字参数的语法： *args是可变参数，args接收的是一个tuple； **kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。 以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法： 可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))； 关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{‘a‘: 1, ‘b‘: 2})。 使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。 作者：IT笔记 字体：[增加 减小] 类型：转载 这篇文章主要介绍了Python中实现的RC4算法,本文给出了类和函数两种实现方式,需要的朋友可以参考下 闲暇之时，用Python实现了一下RC4算法 编码 UTF-8 class 方式 #/usr/bin/python#coding=utf-8import sys,os,hashlib,time,base64class rc4: def __init__(self,public_key = None,ckey_lenth = 16): self.ckey_lenth = ckey_lenth self.public_key = public_key or ‘none_public_key‘ key = hashlib.md5(self.public_key).hexdigest() self.keya = hashlib.md5(key[0:16]).hexdigest() self.keyb = hashlib.md5(key[16:32]).hexdigest() self.keyc = ‘‘ def encode(self,string): self.keyc = hashlib.md5(str(time.time())).hexdigest()[32 - self.ckey_lenth:32] string = ‘0000000000‘ + hashlib.md5(string + self.keyb).hexdigest()[0:16] + string self.result = ‘‘ self.docrypt(string) return self.keyc + base64.b64encode(self.result) def decode(self,string): self.keyc = string[0:self.ckey_lenth] string = base64.b64decode(string[self.ckey_lenth:]) self.result = ‘‘ self.docrypt(string) result = self.result if (result[0:10] == ‘0000000000‘ or int(result[0:10]) - int(time.time()) >0) and result[10:26] == hashlib.md5(result[26:] + self.keyb).hexdigest()[0:16]:return result[26:] else:return None def docrypt(self,string): string_lenth = len(string) result = ‘‘ box = list(range(256)) randkey = [] cryptkey = self.keya + hashlib.md5(self.keya + self.keyc).hexdigest() key_lenth = len(cryptkey) for i in xrange(255):randkey.append(ord(cryptkey[i % key_lenth])) for i in xrange(255):j = 0j = (j + box[i] + randkey[i]) % 256tmp = box[i]box[i] = box[j]box[j] = tmp for i in xrange(string_lenth):a = j = 0a = (a + 1) % 256j = (j + box[a]) % 256tmp = box[a]box[a] = box[j]box[j] = tmpself.result += chr(ord(string[i]) ^ (box[(box[a] + box[j]) % 256])) 测试： rc = rc4(‘nishidahuaidan‘)string = ‘我在这里呢，你在那里呢‘print(string)str = rc.encode(string)print(str)str = rc.decode(str)print(str) function方式 #/usr/bin/python#coding=utf-8import sys,os,hashlib,time,base64def rc4(string, p = ‘encode‘, public_key = ‘ddd‘, expirytime = 0): ckey_lenth = 4 public_key = public_key and public_key or ‘‘ key = hashlib.md5(public_key).hexdigest() keya = hashlib.md5(key[0:16]).hexdigest() keyb = hashlib.md5(key[16:32]).hexdigest() keyc = ckey_lenth and (op == ‘decode‘ and string[0:ckey_lenth] or hashlib.md5(str(time.time())).hexdigest()[32 - ckey_lenth:32]) or ‘‘ cryptkey = keya + hashlib.md5(keya + keyc).hexdigest() key_lenth = len(cryptkey) string = p == ‘decode‘ and base64.b64decode(string[4:]) or ‘0000000000‘ + hashlib.md5(string + keyb).hexdigest()[0:16] + string string_lenth = len(string) result = ‘‘ box = list(range(256)) randkey = [] for i in xrange(255): randkey.append(ord(cryptkey[i % key_lenth])) for i in xrange(255): j = 0 j = (j + box[i] + randkey[i]) % 256 tmp = box[i] box[i] = box[j] box[j] = tmp for i in xrange(string_lenth): a = j = 0 a = (a + 1) % 256 j = (j + box[a]) % 256 tmp = box[a] box[a] = box[j] box[j] = tmp result += chr(ord(string[i]) ^ (box[(box[a] + box[j]) % 256])) if p == ‘decode‘: if (result[0:10] == ‘0000000000‘ or int(result[0:10]) - int(time.time()) >0) and result[10:26] == hashlib.md5(result[26:] + keyb).hexdigest()[0:16]:return result[26:] else:return None else: return keyc + base64.b64encode(result) 测试： string = ‘我在这里呢，你在那里呢‘print(string)str = rc4(string,‘encode‘)print(str)rc = rc4(str,‘decode‘)print(rc)
篇8：理解Python中函数的参数
篇9：Python中实现的RC4算法
python中实现php的vardump函数功能（整理9篇）
