python如何获取函数的参数名

在Python中，获取序列中某个元素的过程称为"索引"。

例如，假设你有一个列表"numbers"，你想获取它的第二个元素，你可以使用下标1来索引它：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

second_number = numbers[1]

print(second_number) # Output: 2

注意，在Python中，列表的第一个元素的下标是0，而不是1。因此，如果你想获取列表中的第一个元素，你应该使用下标0来索引它。

同样的，你可以使用负数下标来从列表的末尾索引元素。例如，你可以使用下标-1来获取列表中的最后一个元素：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

last_number = numbers[-1]

print(last_number) # Output: 5

除了列表，Python中还有许多其他的序列类型，例如字符串、元组等，它们也都支持索引 *** 作。

dict对象是Python中一个原始的数据类型，按照键值对的方式存储，中文名为字典，其通过键名查找对应的值有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1)。Python dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突。所以其查找的时间复杂度会是O(1)，why？

哈希表是key-value类型的数据结构，通过关键码值直接进行访问。通过散列函数进行键和数组的下标映射从而决定该键值应该放在哪个位置，哈希表可以理解为一个键值需要按一定规则存放的数组，而哈希函数就是这个规则。

算法中时间和空间是不能兼得的，哈希表就是一种用合理的时间消耗去减少大量空间消耗的 *** 作，这取决于具体的功能要求。

创建一个数组，数组下标是索引号，数组中的值是要获得的数据，这样只需要O(1)的时间复杂度就可以完成 *** 作，但是扩展性不强，有以下两个方面的考虑：

-1- 新添加的元素超出数组索引范围，这就需要重新申请数组进行迁移 *** 作。

-2- 假设一种极端的情况：只存在两个元素，索引号分别是1和100000000001，按照先前的设计思路，会浪费很大的存储空间。

会不会存在一个方法，为已有的索引创建新的索引，通过压缩位数，让新索引可以和原有的大范围的稀疏索引进行一一对应，新索引所需要的存储空间要大大减小，这就是哈希思想。

上面的例子中哈希函数的设计很随意，但是从这个例子中我们也可以得到信息：

哈希函数就是一个映射，因此哈希函数的设定很灵活，只要使得任何关键字由此所得的哈希函数值都落在表长允许的范围之内即可；

因为新的索引对旧的索引进行了空间上的压缩，所以不可能所有的输入都只对应唯一一个输出，也就是哈希函数式有可能发生冲突的，哈希函数不可能做成一对一的映射关系，其本质是一个多对一的映射。

直接定址法：很容易理解，key=Value+C； 这个“C”是常量。Value+C其实就是一个简单的哈希函数。

除法取余法： 很容易理解， key=value%C;解释同上。

数字分析法：这种蛮有意思，比如有一组value1=112233，value2=112633，value3=119033，针对这样的数我们分析数中间两个数比较波动，其他数不变。那么我们取key的值就可以是key1=22,key2=26,key3=90。

平方取中法。此处忽略，见名识意。

折叠法：这种蛮有意思,比如value=135790，要求key是2位数的散列值。那么我们将value变为13+57+90=160，然后去掉高位“1”,此时key=60，哈哈，这就是他们的哈希关系，这样做的目的就是key与每一位value都相关，来做到“散列地址”尽可能分散的目地。

当两个不同的数据元素的哈希值相同时，就会发生冲突。解决冲突常用的手法有2种：

开放地址法：

如果两个数据元素的哈希值相同，则在哈希表中为后插入的数据元素另外选择一个表项。当程序查找哈希表时，如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素，程序就会继续往后查找，直到找到一个符合查找要求的数据元素，或者遇到一个空的表项。

链接法：

将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中，在查找哈希表的过程中，当查找到这个链表时，必须采用线性查找方法。

python的dict采用了哈希表，最低能在 O(1)时间内完成搜索，在发生哈希冲突的时候采用的是开放寻址法。java的HashMap也是采用了哈希表实现，但是在发生哈希冲突的时候采用的是链接法。

Python中列表常见的方法有哪些？

Python列表定义:按特定顺序排列的元素组成。在Python中，用方括号[]来表示列表，并用逗号来分隔其中的元素。Python列表是编程中很常见的数据类型 。

列表是一种可修改的集合类型，其元素可以是数字、string等基本类型，也可以是列表、元组、字典等集合对象，甚至可以是自定义的类型。其定义方式如下：>>> nums = [1,2,3,4]>>> type(nums)>>> print nums[1, 2, 3, 4]>>> strs = ["hello","world"]>>> print strs['hello', 'world']>>> lst = [1,"hello",False,nums,strs]>>> type(lst)>>> print lst[1, 'hello', False, [1, 2, 3, 4], ['hello', 'world']]

下面我们来看一下列表中有哪些常见的方法：count():统计某个元素在列表中出现的次数。index():从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。append():在列表末尾添加新对象。extend():在列表末尾一次性追加另一个序列的多个值。insert():在列表的指定位置插入对象。pop():移除列表中的一个元素(默认最后一个元素)，并且返回该元素的值。remove():移除列表中某个值的第一个匹配项。reverse():将列表中的元素反向，不重新拷贝一个列表。reversed():将列表中的元素反向，重新拷贝一个列表。sort():将列表中的元素排序，不重新拷贝一个列表。sortd():将列表中的元素排序，重新拷贝一个列表。copy():浅拷贝，只是给原来的列表贴上了一个新标签，对于一个复杂对象的子对象并不会完全复制，如果有子列表，改变原来的值，新的拷贝对象也会改变。deepcopy():深拷贝，将复杂对象的每一层复制一个单独的个体出来。就是完全拷贝。常见内置函数：max()、min()、sum()、len()、all()、any()、zip()、enumerate()由于文章篇幅有限，具体的代码，推荐大家看这篇文章：>

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