将 Python 字典作为关键字参数传递
Python 字典构成一个灵活的数据结构，使我们能够使用键值对来存储和操作数据。通过使用特殊键，它们提供了一种排列和访问信息的实用方法。Python 中的字典可以作为关键字参数传递给函数，这是一个有趣的功能。当使用需要大量输入的函数时，这种方法可以实现更大的灵活性和可读性。
通过将字典作为关键字参数传递，我们可以传递各种参数，而不必单独定义每个参数。我们的代码变得更加模块化和易于理解，因为它提供了一种将数据传递给函数的简单而合乎逻辑的方法。在本文中，我们将研究两种将 Python 字典作为关键字参数提供的不同方法，每种方法都有自己的算法、说明性代码和解释。
方法
要将 Python 字典作为关键字参数传递，我们可以遵循以下两种方法 -
使用 ** 运算符解包字典。
直接将字典作为关键字参数传递。
让我们研究这两种方法 -
使用 ** 运算符解包字典
第一种方法涉及使用 ** (splat) 运算符来解包字典。可以使用此方法从字典中提取键值对，然后将它们作为关键字参数发送给函数。通过解包字典，可以只传递某些值，甚至可以在传递之前修改它们。当我们有需要某些关键字参数的预设函数时，这种策略很有用。它允许我们方便地提供所需的参数，同时允许我们重用现有的例程。
算法
将 Python 字典作为关键字参数传递的算法如下 -
步骤 1 - 创建一个辅助函数，并具有字典的参数。
步骤 2 - 使用指定的数据创建字典。
步骤 3 - 打印原始字典元素。
步骤 4 - 调用将显示解包结果的辅助函数。
示例
# 构建一个演示任务的辅助函数
def data_processing(emp_no, name, age):
print("Emp no:", emp_no)
print("Name:", name)
print("Age:", age)
# 使用用户数据构建字典
data_user = {
'emp_no': 213456,
'name': 'Ben',
'age': 21
}
# 显示原始字典
print("原始字典是:", data_user)
# 借助 ** 运算符传递字典
print("解包字典后输出:")
data_processing(**data_user)
输出
原始字典是:{'emp_no': 213456, 'name': 'Ben', 'age': 21}
解包字典后输出:
Emp no: 213456
Name: Ben
Age: 21
直接将字典作为关键字参数传递
第二种方法需要将字典本身的函数作为关键字参数。我们可以将完整的字典作为单个参数传递，而不必先将其解包。当我们有自定义函数需要单个关键字参数来表示完整字典时，这种方法很有用。它使我们能够使用适当的键来检索函数中包含的值。特别是在处理处理字典所表示的广泛输入的函数时，此技术提供了多功能性和简单性。
算法
将 Python 字典解析为关键字参数的算法如下 -
步骤 1 - 创建一个辅助函数，并具有直接传递的字典参数。
步骤 2 - 使用用户数据构建字典并添加值。
步骤 3 - 显示原始字典。
步骤 4 - 通过传递将显示解包结果的参数来调用 data_process() 函数。
示例
# 辅助函数来演示任务
def data_process(user):
print("Emp No:", user['emp_no'])
print("Name:", user['name'])
print("Age:", user['age'])
# 使用用户数据构建字典
data_user = {
'emp_no': 213456,
'name': 'Ben',
'age': 21
}
# 显示原始字典
print("原始字典是:", data_user)
# 将字典直接作为关键字参数传递
print("直接传递字典后输出:")
data_process(data_user)
输出
原始字典是:{'emp_no': 213456, 'name': 'Ben', 'age': 21}
解包字典后输出:
Emp no: 213456
Name: Ben
Age: 21
结论
Python 可以使用任一策略定位指定范围内的数字。然而，它们在可读性和复杂性方面有所不同。线性搜索策略的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是列表中的成员数。迭代检查每个元素，看它是否在定义的范围内。尽管构造简单，但即使在早期就确定了目标范围，此方法也会遍历整个列表，这意味着对于较长的列表，它可能不是最有效的。
