一文了解 Python 函数参数（/、*args、*、**kargs）

摘要：Python 支持五种关键类型的函数参数。让我们看看每种参数类型，并讨论它们如何工作以及何时使用它们的具体规则。我们将通过示例来研究每个示例，重点关注实际应用程序。

Python 支持五种关键类型的函数参数。让我们看看每种参数类型，并讨论它们如何工作以及何时使用它们的具体规则。我们将通过示例来研究每个示例，重点关注实际应用程序。

def calculate_discount(price, discount_rate, /): """Calculate the discounted price given a price and a discount rate.""" return price - (price * discount_rate)# Correct usageprint(calculate_discount(100, 0.2)) # Output: 80.0# Incorrect usage (will raise a TypeError)# print(calculate_discount(price=100, discount_rate=0.2))

解释：

函数签名中的/指定price和discount_rate只能作为位置参数传递。如果您尝试将它们作为关键字参数传递（例如， price=100 ），Python 将引发TypeError 。

真实场景：在创建数学运算或日志记录等实用函数时，您可能会使用仅位置参数，其中参数名称不会提高清晰度。

默认情况下，Python 允许您按位置或按名称将参数传递给函数。这是最常用的参数类型。

def register_user(username, email, is_active=True): """Register a new user with an optional active status.""" return { "username": username, "email": email, "is_active": is_active, }# Passing arguments by positionprint(register_user("johndoe", "john@example.com"))# Passing arguments by keywordprint(register_user(username="janedoe", email="jane@example.com", is_active=False))

解释：

您可以通过位置（ "johndoe", "john@example.com" ）或关键字（ username="janedoe" ）传递username和email 。is_active参数有一个默认值 ( True )，因此除非明确提供，否则它是可选的。

真实场景：此类函数用于创建对象或配置设置，其中默认值使函数更易于使用。

仅关键字参数在函数签名中的*之后定义。这些参数必须按名称传递，以确保清晰。

def schedule_meeting(*, day, time): """Schedule a meeting with specific day and time.""" return f"Meeting scheduled on {day} at {time}."# Correct usageprint(schedule_meeting(day="Monday", time="2 PM"))# Incorrect usage (will raise a TypeError)# print(schedule_meeting("Monday", "2 PM"))

解释：

*强制要求day和time必须作为关键字参数传递。这可以避免调用中的混乱，尤其是在具有多个参数的函数中。

真实场景：仅关键字参数非常适合参数名称提高可读性的 API 或配置函数。

def log_messages(log_level, *messages): """Log multiple messages with a specific log level.""" print(f"Log Level: {log_level}") for message in messages: print(f"- {message}")# Passing multiple messageslog_messages("INFO", "Server started", "Connection established", "Ready to accept requests")

解释：

第一个参数 ( log_level ) 是常规位置参数。*messages将所有附加参数收集到一个元组中，允许该函数处理任意数量的消息。

现实场景：这样的函数通常用于日志记录或数据聚合，其中输入数量不固定。

def configure_app(**settings): """Configure an application with dynamic settings.""" print("App Configuration:") for key, value in settings.items: print(f"{key}: {value}")# Passing dynamic settingsconfigure_app(debug=True, database_url="sqlite:///:memory:", port=8080)

解释：

**settings将所有关键字参数收集到字典中。这使得功能灵活，可满足不同的配置需求。组合参数类型

您可以在单个函数中混合这些参数类型，但它们必须遵循以下顺序：

def api_request(method, endpoint, *args, headers=None, **params): """Make an API request with flexible arguments.""" print(f"Method: {method}") print(f"Endpoint: {endpoint}") if args: print("Additional Arguments:", args) if headers: print("Headers:", headers) if params: print("Parameters:", params)# Making a flexible API requestapi_request( "GET", "/users", "pagination", headers={"Authorization": "Bearer token"}, sort="name", filter="active",)

解释：

method和endpoint是位置或关键字参数。*args收集额外的位置参数（例如， "pagination" ）。headers是一个仅限关键字的参数。**params收集动态关键字参数（例如， sort="name", filter="active" ）。