本文为 Python 60 Days Challenge 课程学习整理，原作者与原 Notebook 链接见「课程资料」。代码按章节顺序运行；语法示意和故意报错的反例已单独标注。

打卡任务

• 阅读本节讲义或 Notebook
• 跑通示例代码
• 整理 3 个关键点
• 完成当日打卡输出

课程资料

• 训练营讲义：https://docs.qq.com/doc/DTFhndExSRGNHS3B6?nlc=1
• GitHub 仓库：https://github.com/cheer932041235/Python60DaysChallenge
• 本日 Notebook：Day7 复习日+查看函数参数.ipynb

学习内容

函数参数的查看方法

本教程介绍在 VSCode 中查看 Python 函数参数的多种方法。

1. 鼠标悬停查看(Hover)

1.1 操作步骤

1. 将鼠标移动到函数名上(如 fillna)

2. 等待约 0.5 秒,会自动弹出提示框

3. 提示框会显示:

   • 函数签名(包含所有参数)
   • 参数类型提示
   • 简短的功能说明
   • 参数默认值

1.2 示例演示

import pandas as pd

# 示例数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3], 'B': [4, 5, None]})

# 将鼠标悬停在 fillna 上,会看到完整的参数列表
data.fillna(value=0)

2. 参数提示(Parameter Hints)

2.1 触发方式

• 输入函数名和左括号 ( 后自动显示

2.2 特点

• 会高亮当前正在输入的参数
• 显示参数类型和默认值
• 可以看到参数的顺序

以下是语法示意或故意报错的反例，不是需要整段运行的正常程序。

# 当你输入左括号时,会自动显示参数提示
data.fillna()

3. 查看完整文档

3.1 使用 help() 函数

# 使用 help() 函数查看完整文档
help(data.fillna)

# 输出包含:
# - 函数签名
# - 参数说明(Parameters)
# - 返回值说明(Returns)
# - 使用示例(Examples)

3.2 使用 Jupyter 魔法命令

help(data.fillna)  # 普通 Python 与 Notebook 均可使用；Notebook 也支持 ?data.fillna

3.3 help() 与 ? 的区别

虽然两者都用于查看文档,但它们的输出格式和内容有所不同:

help() 函数

• 来源: Python 内置函数
• 格式: 纯文本格式,在终端中显示
• 内容: 读取对象的 __doc__ 属性(docstring)
• 显示: 使用分页器显示(如 less),可以上下滚动
• 退出: 按 q 退出查看
• 适用: 任何 Python 环境(包括普通 Python 解释器)

? 魔法命令

• 来源: IPython/Jupyter 特有功能

• 格式: 带格式的文本,可能包含颜色高亮

• 内容: 除了 docstring,还包括:

  • 对象类型信息
  • 定义所在文件
  • 源代码位置
  • 更丰富的格式化

• 显示: 在 Jupyter 中以弹出窗口或下方面板显示

• 适用: 仅在 IPython/Jupyter 环境中可用

方法总结对比