Курс Python → Python: Splat-оператор и splatty-splat

Python имеет удобный синтаксис для работы с аргументами функций, который позволяет использовать Splat-оператор и splatty-splat. Splat-оператор, обозначаемый одной звездочкой (*), позволяет расширить коллекцию до позиционных аргументов. Это означает, что вы можете передать список или кортеж в функцию, а затем использовать Splat-оператор для распаковки этой коллекции в позиционные аргументы.

С другой стороны, splatty-splat, обозначаемый двумя звездочками (**), позволяет распаковать словарь в именованные аргументы. Это означает, что вы можете передать словарь в функцию и использовать splatty-splat для передачи ключей и значений в качестве именованных аргументов.


# Пример использования Splat-оператора
def print_info(name, age):
    print(f"Name: {name}, Age: {age}")

info = ["Alice", 30]
print_info(*info)
# Вывод: Name: Alice, Age: 30

# Пример использования splatty-splat
def print_details(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

details = {"city": "New York", "country": "USA"}
print_details(**details)
# Вывод:
# city: New York
# country: USA

Использование Splat-оператора и splatty-splat делает код более гибким и позволяет передавать переменное количество аргументов в функции. Это особенно полезно, когда вы не знаете заранее, сколько аргументов будет передано в функцию или когда требуется работать с коллекциями данных, такими как списки или словари.

Используйте Splat-оператор и splatty-splat в Python, чтобы упростить передачу аргументов в функции и обрабатывать коллекции данных более эффективно. Помните, что Splat-оператор расширяет коллекцию до позиционных аргументов, а splatty-splat распаковывает словарь в именованные аргументы, делая ваш код более читаемым и гибким.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Разделение строки в Python
  2. Создание уникального проекта
  3. F-строки в Python 3.8
  4. Фильтрация элементов с помощью islice
  5. Условное добавление элементов в список
  6. Создание namedtuple списком полей
  7. Декораторы с аргументами
  8. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  9. Метод rsub для пользовательских чисел
  10. Сокращение ссылок с pyshorteners
  11. Метод ne для сравнения объектов
  12. Группы исключений в Python
  13. Итерация по коллекции в Python
  14. Проверка типа данных
  15. Профилирование с cProfile
  16. Проверка версии Python
  17. Декоратор Property в Python
  18. Перевод текста с Python Translator
  19. Операции со строками в Python
  20. Переопределение метода __or__()
  21. Метод index() в Python
  22. Обновление множества в Python
  23. Метаклассы в Python
  24. Декоратор проверки активности
  25. Использование *args
  26. Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
  27. Оптимизация интернирования строк
  28. Возврат нескольких значений
  29. Использование подчеркивания в REPL
  30. Работа с парами ключ-значение
  31. Добавление элемента к кортежу
  32. Получение имени функции с помощью inspect
  33. Оценка выражений генератора в Python
  34. Избегайте двойного подчеркивания
  35. Сложение матриц в NumPy
  36. Мощь вложенных функций в Python
  37. Подсчет элементов в списке с Counter
  38. Расчет времени выполнения
  39. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  40. Преобразование списка в словарь через генератор
  41. Введение в Python
  42. Работа с NumPy.linalg
  43. Получение идентификатора объекта в памяти
  44. Операция += для списков
  45. Генерация случайных данных в NumPy
  46. Обратный список чисел

Marketello читают маркетологи из крутых компаний