*args, **kwargs y todo lo demás en medio

*args, **kwargs y más

Los fundamentos de los parámetros y argumentos de las funciones en Python

Foto de Sigmund en Unsplash

Python se ha convertido en el lenguaje preferido en Ciencia de Datos por su versatilidad, simplicidad y poderosas bibliotecas. Las funciones, con su capacidad para encapsular código reutilizable, juegan un papel clave en la optimización y mejora del flujo de trabajo de la ciencia de datos en Python. Comprender los matices de los argumentos y parámetros de las funciones es esencial para aprovechar el verdadero potencial de las funciones en Python en el contexto de la Ciencia de Datos.

Parámetros vs. Argumentos

Lo primero que hay que entender al trabajar con funciones en Python es la diferencia entre parámetros y argumentos. Un parámetro es una variable dentro de una definición de función, mientras que un argumento es lo que pasas a los parámetros de la función cuando la llamas. Por ejemplo:

def my_func(param1, param2):    print(f"{param1} {param2}")my_func("Arg1", "Arg2")# Salida:# Arg1 Arg2

param1 y param2 son parámetros funcionales, mientras que "Arg1" y "Arg2" son los argumentos.

Argumentos posicionales vs. argumentos de palabra clave

En este ejemplo, “Arg1” y “Arg2” se pasan como argumentos posicionales. Esto se debe a que los parámetros a los que se refiere cada argumento no se especifican en la llamada a la función. Esto significa que debido a su orden, “Arg1” ocupa la posición de param1 y “Arg2” ocupa la posición de param2.

Podemos cambiar el orden aprovechando los argumentos de palabra clave. Esto es cuando se define claramente el parámetro al que se refiere cada argumento utilizando la palabra clave correcta.

def my_func(param1, param2):    print(f"{param1} {param2}")my_func(param2 = "Arg2", param1 = "Arg1")# Salida:# Arg1 Arg2

Este ejemplo produce la misma salida que la primera llamada a la función, incluso cuando se ha intercambiado la posición de los argumentos, porque se definió el parámetro al que se refiere cada argumento utilizando la palabra clave correspondiente.

Parámetros por defecto

Lo segundo que verás con frecuencia son los parámetros por defecto. Estos parámetros suelen tener un valor común o “predeterminado” que a menudo se puede ignorar al llamar a la función. Se establecen en…

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

Inteligencia Artificial

Investigadores de Microsoft presentan Hydra-RLHF Una solución eficiente en memoria para el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana

Desde que se hicieron conocidos, los modelos familiares ChatGPT, GPT-4 y Llama-2 han conquistado a los usuarios con s...

Inteligencia Artificial

Mejorando los Modelos de Lenguaje con Indicaciones Analógicas para Mejorar el Razonamiento

En los últimos años, los modelos de lenguaje han demostrado una notable habilidad para entender y generar texto simil...

Inteligencia Artificial

Brillo diamante en el MIT Repetidores cuánticos revolucionando las redes

Ahora los científicos están aprovechando los defectos en los diamantes para construir repetidores cuánticos.

Inteligencia Artificial

ExLlamaV2 La biblioteca más rápida para ejecutar LLMs

ExLlamaV2 es una biblioteca diseñada para exprimir aún más rendimiento de GPTQ. Gracias a nuevos kernels, está optimi...

Inteligencia Artificial

Desbloqueando la puerta a la ciencia de datos tu guía de estudio definitiva para GATE 2024 en DS y AI

Introducción El Examen de Aptitud para la Graduación en Ingeniería (GATE, por sus siglas en inglés) es un examen de i...

Inteligencia Artificial

Investigadores de IA de Salesforce presentan la evolución de los agentes autónomos mejorados con LLM y la innovadora estrategia BOLAA

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. Los recientes logros de los model...