Python函数参数：元组/列表

Question

我的函数需要一个列表或元组作为参数。它并不真正关心它是，它所做的只是把它传递给可以接受一个列表或元组的另一个功能：

def func(arg): # arg is tuple or list 
    another_func(x) 
    # do other stuff here 

现在我需要稍微修改的功能，来处理额外的元素：

def func(arg): #arg is tuple or list 
    another_func(x + ['a']) 
    # etc 

不幸的是，这是行不通的：如果arg是元组，我必须说x + ('a',)。

很明显，我可以通过强制arg列表工作。但它并不整齐。

有没有更好的方法呢？当然，我不能强迫呼叫者总是通过一个元组，因为它只是转移到他们工作。

Answer 1

如果another_func只是想要一个迭代你可以通过itertools.chain(x,'a')它。

Answer 2

怎么样：

l = ['a'] 
l.extend(x) 

编辑： 重读的问题，我觉得这是更你想要什么（使用arg和x是有点混乱）：

tuple(arg) + ('a',) 

正如其他人所说，这可能不是最有效的方式，但它非常清楚。如果你的元组/列表很小，我可能会使用这个不太清晰的解决方案，因为性能影响可以忽略不计。如果您的清单很大，请使用更高效的解决方案。

Answer 3

如何将其他函数改为接受params列表呢？

def func(arg): # arg is tuple or list 
    another_func('a', *x) 

Answer 4

def f(*args): 
    print args 

def a(*args): 
    k = list(args) 
    k.append('a') 
    f(*k) 

a(1, 2, 3) 

输出：

(1, 2, 3, 'a') 

Answer 5

我的建议：

def foo(t): 
    bar(list(t) + [other]) 

这是不是很有效，但是，你会更好绕过可变的东西，如果你要成为，好吧，改变它们。

Answer 6

让你的函数接受任何迭代。然后使用itertools.chain将您想要的任何序列添加到迭代器中。

from itertools import chain 

def func(iterable): 
    another_func(chain(iterable, ('a',))) 

Answer 7

可以使用迭代传递给第一个函数的类型来构建你传递给第二个内容：

from itertools import chain 

def func(iterable): 
    it = iter(iterable) 
    another_func(type(iterable)(chain(it, ('a',)))) 

def another_func(arg): 
    print arg 

func((1,2)) 
# (1, 2, 'a') 
func([1,2]) 
# [1, 2, 'a'] 

Answer 8

如果一个迭代是的话，你可以使用itertools.chain，但要知道，如果函数A（第一个被调用）在调用B后迭代遍历该迭代，那么您可能会遇到问题，因为无法重新迭代迭代。在这种情况下，你应该选择一个序列或使用iterable.tee使可迭代的副本：

import itertools as it 

def A(iterable): 
    iterable, backup = it.tee(iterable) 
    res = B(it.chain(iterable, 'a')) 
    #do something with res 
    for elem in backup: 
     #do something with elem 

def B(iterable): 
    for elem in iterable: 
     #do something with elem 

即使itertools.tee是不是真的那么有效的，如果B消耗所有或最可迭代的，那么只需将iterable转换为tuple或list即可。

Answer 9

我会说这样做

def foo(t): 
    bar(list(t) + [other]) 

圣地亚哥Lezica的回答是最好的，因为它是最简单的。 （不需要导入itertools的东西，并使用更少的可读链式调用）。但只有在你希望t很小的时候才能使用它。如果t可能很大，您应该使用其他解决方案之一。