这个 *args 和 **kwargs more on defining functions 在Python文档中。

这个 会给你所有的功能参数 as a tuple

def foo(*args):
    for a in args:
        print(a)        

foo(1)
# 1

foo(1,2,3)
# 1
# 2
# 3

这个 **夸尔格斯 会给你所有的 除了那些对应于作为字典的形式参数。

def bar(**kwargs):
    for a in kwargs:
        print(a, kwargs[a])  

bar(name='one', age=27)
# age 27
# name one

def foo(kind, *args, **kwargs):
   pass

也可以反过来使用:

def foo(a, b, c):
    print(a, b, c)

obj = {'b':10, 'c':'lee'}

foo(100,**obj)
# 100 10 lee

*l 习语是 打开参数列表 调用函数时。

def foo(bar, lee):
    print(bar, lee)

l = [1,2]

foo(*l)
# 1 2

在Python 3中可以使用 在作业的左边( Extended Iterable Unpacking ),尽管它在此上下文中提供了列表而不是元组:

first, *rest = [1,2,3,4]
first, *l, last = [1,2,3,4]

Python 3还添加了新的语义(参见 PEP 3102 ):

def func(arg1, arg2, arg3, *, kwarg1, kwarg2):
    pass

这样的函数只接受3个位置参数,并且 * 只能作为关键字参数传递。

值得注意的是,您可以使用 * ** 同时调用函数时。这是一个快捷方式,允许您使用列表/元组或字典直接向函数传递多个参数。例如,如果您具有以下功能:

def foo(x,y,z):
    print("x=" + str(x))
    print("y=" + str(y))
    print("z=" + str(z))

你可以这样做:

>>> mylist = [1,2,3]
>>> foo(*mylist)
x=1
y=2
z=3

>>> mydict = {'x':1,'y':2,'z':3}
>>> foo(**mydict)
x=1
y=2
z=3

>>> mytuple = (1, 2, 3)
>>> foo(*mytuple)
x=1
y=2
z=3

注:钥匙在 mydict foo . 否则它会抛出 TypeError :

>>> mydict = {'x':1,'y':2,'z':3,'badnews':9}
>>> foo(**mydict)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() got an unexpected keyword argument 'badnews'

单个*表示可以有任意数量的额外位置参数。 foo() 可以调用如下 foo(1,2,3,4,5)

double**表示可以有任意数量的额外命名参数。 bar() 可以调用如下 bar(1, a=2, b=3)

使用以下代码:

def foo(param1, *param2):
    print(param1)
    print(param2)

def bar(param1, **param2):
    print(param1)
    print(param2)

foo(1,2,3,4,5)
bar(1,a=2,b=3)

输出是

1
(2, 3, 4, 5)
1
{'a': 2, 'b': 3}

做什么 ** (双星)和 *

他们允许 要定义为接受的函数 要通过的用户 任意数量的参数,位置( * )和关键字( ).

定义函数

*args args .

**kwargs 允许任意数量的可选关键字参数(参数),这些参数将在名为 kwargs

您可以(并且应该)选择任何适当的名称,但是如果目的是使参数具有非特定的语义, 和 关键字参数

扩展,传递任意数量的参数

你也可以使用 *参数 **夸尔格斯

接收参数的函数不必知道它们正在被扩展。

例如,Python 2的xrange没有显式地期望 *参数

>>> x = xrange(3) # create our *args - an iterable of 3 integers
>>> xrange(*x)    # expand here
xrange(0, 2, 2)

str.format :

>>> foo = 'FOO'
>>> bar = 'BAR'
>>> 'this is foo, {foo} and bar, {bar}'.format(**locals())
'this is foo, FOO and bar, BAR'

Python 3中的新特性:仅用关键字参数定义函数

你可以 keyword only arguments 之后 *参数 -例如,在这里, kwarg2 必须作为关键字参数提供-而不是位置参数:

def foo(arg, kwarg=None, *args, kwarg2=None, **kwargs): 
    return arg, kwarg, args, kwarg2, kwargs

用法:

>>> foo(1,2,3,4,5,kwarg2='kwarg2', bar='bar', baz='baz')
(1, 2, (3, 4, 5), 'kwarg2', {'bar': 'bar', 'baz': 'baz'})

也, 可以自己使用来指示后面只跟关键字参数,而不允许无限的位置参数。

def foo(arg, kwarg=None, *, kwarg2=None, **kwargs): 
    return arg, kwarg, kwarg2, kwargs

在这里, 同样必须是显式命名的关键字参数:

>>> foo(1,2,kwarg2='kwarg2', foo='foo', bar='bar')
(1, 2, 'kwarg2', {'foo': 'foo', 'bar': 'bar'})

我们不能再接受无限的位置参数,因为我们没有 *args* :

>>> foo(1,2,3,4,5, kwarg2='kwarg2', foo='foo', bar='bar')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() takes from 1 to 2 positional arguments 
    but 5 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given

kwarg 按名称而不是按位置给出:

def bar(*, kwarg=None): 
    return kwarg

在这个例子中,我们看到如果我们试图通过 在位置上,我们得到一个错误:

>>> bar('kwarg')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bar() takes 0 positional arguments but 1 was given

我们必须明确通过 夸尔格 参数作为关键字参数。

>>> bar(kwarg='kwarg')
'kwarg'

Python2兼容演示

(通常称为“星号args”)和 **夸尔格斯 * 和 ** 符号。这些特定的变量名不是必需的(例如,您可以使用 *foos 和 **bars

我们通常在不知道函数将接收什么或传递多少参数时使用这些函数,有时甚至在分别命名每个变量时也会变得非常混乱和多余(但在这种情况下,通常显式优于隐式)。

例1

b 参数将由以下位置之前的第二个位置参数使用:

def foo(a, b=10, *args, **kwargs):
    '''
    this function takes required argument a, not required keyword argument b
    and any number of unknown positional arguments and keyword arguments after
    '''
    print('a is a required argument, and its value is {0}'.format(a))
    print('b not required, its default value is 10, actual value: {0}'.format(b))
    # we can inspect the unknown arguments we were passed:
    #  - args:
    print('args is of type {0} and length {1}'.format(type(args), len(args)))
    for arg in args:
        print('unknown arg: {0}'.format(arg))
    #  - kwargs:
    print('kwargs is of type {0} and length {1}'.format(type(kwargs),
                                                        len(kwargs)))
    for kw, arg in kwargs.items():
        print('unknown kwarg - kw: {0}, arg: {1}'.format(kw, arg))
    # But we don't have to know anything about them 
    # to pass them to other functions.
    print('Args or kwargs can be passed without knowing what they are.')
    # max can take two or more positional args: max(a, b, c...)
    print('e.g. max(a, b, *args) \n{0}'.format(
      max(a, b, *args))) 
    kweg = 'dict({0})'.format( # named args same as unknown kwargs
      ', '.join('{k}={v}'.format(k=k, v=v) 
                             for k, v in sorted(kwargs.items())))
    print('e.g. dict(**kwargs) (same as {kweg}) returns: \n{0}'.format(
      dict(**kwargs), kweg=kweg))

help(foo) ,它告诉我们

foo(a, b=10, *args, **kwargs)

让我们用 foo(1, 2, 3, 4, e=5, f=6, g=7)

打印内容:

a is a required argument, and its value is 1
b not required, its default value is 10, actual value: 2
args is of type <type 'tuple'> and length 2
unknown arg: 3
unknown arg: 4
kwargs is of type <type 'dict'> and length 3
unknown kwarg - kw: e, arg: 5
unknown kwarg - kw: g, arg: 7
unknown kwarg - kw: f, arg: 6
Args or kwargs can be passed without knowing what they are.
e.g. max(a, b, *args) 
4
e.g. dict(**kwargs) (same as dict(e=5, f=6, g=7)) returns: 
{'e': 5, 'g': 7, 'f': 6}

我们还可以使用另一个函数调用它,我们只需在其中提供 a

def bar(a):
    b, c, d, e, f = 2, 3, 4, 5, 6
    # dumping every local variable into foo as a keyword argument 
    # by expanding the locals dict:
    foo(**locals()) 

bar(100) 印刷品:

a is a required argument, and its value is 100
b not required, its default value is 10, actual value: 2
args is of type <type 'tuple'> and length 0
kwargs is of type <type 'dict'> and length 4
unknown kwarg - kw: c, arg: 3
unknown kwarg - kw: e, arg: 5
unknown kwarg - kw: d, arg: 4
unknown kwarg - kw: f, arg: 6
Args or kwargs can be passed without knowing what they are.
e.g. max(a, b, *args) 
100
e.g. dict(**kwargs) (same as dict(c=3, d=4, e=5, f=6)) returns: 
{'c': 3, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}

例3:在装饰中的实际使用

好吧,也许我们还没有看到效用。因此,假设您在区分代码之前和/或之后有几个具有冗余代码的函数。为了便于说明,下面的命名函数只是伪代码。

def foo(a, b, c, d=0, e=100):
    # imagine this is much more code than a simple function call
    preprocess() 
    differentiating_process_foo(a,b,c,d,e)
    # imagine this is much more code than a simple function call
    postprocess()

def bar(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None):
    preprocess()
    differentiating_process_bar(a,b,c,d,e,f)
    postprocess()

def baz(a, b, c, d, e, f):
    ... and so on

我们可能能够以不同的方式处理这个问题,但是我们当然可以使用decorator提取冗余,因此下面的示例演示了如何 *参数 和 非常有用:

def decorator(function):
    '''function to wrap other functions with a pre- and postprocess'''
    @functools.wraps(function) # applies module, name, and docstring to wrapper
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # again, imagine this is complicated, but we only write it once!
        preprocess()
        function(*args, **kwargs)
        postprocess()
    return wrapper

@decorator
def foo(a, b, c, d=0, e=100):
    differentiating_process_foo(a,b,c,d,e)

@decorator
def bar(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None):
    differentiating_process_bar(a,b,c,d,e,f)

@decorator
def baz(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None, g=None):
    differentiating_process_baz(a,b,c,d,e,f, g)

@decorator
def quux(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None, g=None, h=None):
    differentiating_process_quux(a,b,c,d,e,f,g,h)

通过分解我们的代码 *参数 和 **夸尔格斯