符号

在 Python 中，在函数调用或数据结构中使用 **...（省略号）、*（星号）、**（双星号）** 有不同的作用，具体如下：

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1. ...（省略号 Ellipsis）

作用：表示 省略（Ellipsis），常用于 NumPy、占位符、类型注解等。

示例 1：NumPy 切片

import numpy as np

arr = np.random.rand(3, 4, 5)

# 使用 `...` 选择所有前两维的元素
print(arr[..., 0].shape)  # (3, 4)

示例 2：作为占位符

def my_function():
    ...  # 这里可以先不写代码，相当于 pass

示例 3：类型注解

from typing import Callable

def func(x: int, y: int) -> ...:  # 表示返回值未确定
    return x + y

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2. *（单星号）

作用：

• 解包（Unpacking）：用于列表、元组、参数等的解包
• 变长参数：用于函数参数，使其接受多个位置参数

示例 1：列表解包

a = [1, 2, 3]
print(*a)  # 1 2 3

示例 2：变长参数

def add(*args):
    return sum(args)

print(add(1, 2, 3))  # 6

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**3. **（双星号）**

作用：

• 字典解包：用于字典的键值对解包
• 关键字参数：用于函数参数，使其接受多个键值对

示例 1：字典解包

dict1 = {"x": 1, "y": 2}
dict2 = {"z": 3, **dict1}  # 合并字典
print(dict2)  # {'z': 3, 'x': 1, 'y': 2}

示例 2：关键字参数

def person_info(**kwargs):
    print(kwargs)

person_info(name="Alice", age=25)
# 输出：{'name': 'Alice', 'age': 25}

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4. [:]数组切片

在 Python 中，中括号中的冒号（:）用于切片操作。具体来说，dirs[:]表示对列表 dirs 进行切片操作，生成一个新的列表，该列表包含 dirs 中的所有元素。

在 Python 中，切片操作是一种强大的工具，可以用于提取、修改和操作序列（如列表、字符串、元组等）。以下是切片的所有常见用法：

1. 基本切片：

   numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
   subset = numbers[2:7]
   print(subset)  # 输出: [2, 3, 4, 5, 6]
   

2. 省略开始或结束索引：

   start_to_five = numbers[:5]
   print(start_to_five)  # 输出: [0, 1, 2, 3, 4]
   
   five_to_end = numbers[5:]
   print(five_to_end)  # 输出: [5, 6, 7, 8, 9]
   

3. 使用负数索引：

   last_three = numbers[-3:]
   print(last_three)  # 输出: [7, 8, 9]
   
   exclude_last_two = numbers[:-2]
   print(exclude_last_two)  # 输出: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
   

4. 步长：

   every_second = numbers[::2]
   print(every_second)  # 输出: [0, 2, 4, 6, 8]
   
   reverse = numbers[::-1]
   print(reverse)  # 输出: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
   

5. 修改列表中的元素：

   numbers[2:5] = [20, 30, 40]
   print(numbers)  # 输出: [0, 1, 20, 30, 40, 5, 6, 7, 8, 9]
   

6. 删除列表中的元素：

   numbers[2:5] = []
   print(numbers)  # 输出: [0, 1, 5, 6, 7, 8, 9]
   

7. 字符串切片：

   text = "Hello, World!"
   substring = text[7:12]
   print(substring)  # 输出: "World"
   

8. 元组切片：

   tuple_example = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
   subset_tuple = tuple_example[2:7]
   print(subset_tuple)  # 输出: (2, 3, 4, 5, 6)
   

总结

符号	作用	典型用途
...	省略号	占位符、NumPy 切片、类型注解
*	解包、可变参数	列表/元组解包、变长参数
**	字典解包、关键字参数	字典解包、函数关键字参数
[:]	切片	用于数组切片

在 pydantic 中使用省略号

在 Pydantic 中，Field(...) 使用省略号 ...（Ellipsis），表示该字段是必填的，不能省略或为空。

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📌 省略号 ... 在 Pydantic Field 中的作用

在 Pydantic 的 Field() 里，... 表示该字段 没有默认值，必须由用户提供，否则会报错。

✅ 示例 1：必填字段

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class UserModel(BaseModel):
    username: str = Field(..., description="用户名")  # 必填
    login_other: List[str] = Field(..., description="第三方登录")  # 必填

# ❌ 省略字段会报错
UserModel(username="Alice")
# pydantic.error_wrappers.ValidationError: missing field: login_other

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📌 省略号 ... 与 None、默认值的区别

语法	作用	是否必填
Field(...)	强制必填（用户必须提供）	✅ 是
Field(None)	可选字段，默认值为 None	❌ 否
Field(default_value)	有默认值，如果不传就用默认值	❌ 否

✅ 示例 2：可选 vs 必填

class UserModel(BaseModel):
    required_field: str = Field(..., description="必须填写")
    optional_field: str = Field(None, description="可以为空")
    default_field: str = Field("default_value", description="默认值为 'default_value'")

UserModel(required_field="data")  # ✅ 成功
UserModel(optional_field="data")  # ✅ 成功
UserModel()  # ❌ 缺少 required_field，会报错

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📌 为什么要用 ... 而不是 None？

• None 表示 可选字段，但 ... 强制要求用户提供值。
• ... 比 None 更加严格，用于必须提供的字段。

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📌 什么时候用 Field(...)？

• 如果一个字段必须由用户提供，用 Field(...)。
• 如果字段可以为空，用 Field(None) 或 Optional[...]。

你这个 login_other: List[str] = Field(...)，说明：

• 这个字段必须提供，否则 Pydantic 会报错。
• 你可以在 description 里加上更详细的提示，方便文档生成。 😊