这个 *args 和 **kwargs 是一个常见的习惯用法,允许函数的参数任意数目,如本节所述。 more on defining functions 在python文档中。

这个 *精氨酸 会给你所有的功能参数 as a tuple :

In [1]: def foo(*args):
   ...:     for a in args:
   ...:         print a
   ...:         
   ...:         

In [2]: foo(1)
1


In [4]: foo(1,2,3)
1
2
3

这个 *克沃斯 会给你所有 关键字参数 除了那些与形式参数对应的字典。

In [5]: def bar(**kwargs):
   ...:     for a in kwargs:
   ...:         print a, kwargs[a]
   ...:         
   ...:         

In [6]: bar(name='one', age=27)
age 27
name one

这两种习惯用法都可以与普通参数混合使用,以允许使用一组固定参数和一些可变参数:

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

的另一个用法 *l 成语是 解包参数列表 调用函数时。

In [9]: def foo(bar, lee):
   ...:     print bar, lee
   ...:     
   ...:     

In [10]: l = [1,2]

In [11]: foo(*l)
1 2

在python 3中,可以使用 *L 在任务的左侧( Extended Iterable Unpacking ,尽管在本文中它给出了一个列表而不是一个元组:

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

另外,python 3还添加了新的语义(请参阅 PEP 3102 ):

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

这样的函数只接受3个位置参数,以及后面的所有参数 * 只能作为关键字参数传递。

同样值得注意的是,你可以使用 * 和 ** 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

注意:钥匙在 mydict 必须与函数的参数完全相同 foo . 否则它会抛出一个 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*表示可以有任意数量的额外位置参数。 foo() 可以像这样调用 foo(1,2,3,4,5) . 在foo()的主体中,param2是一个包含2-5的序列。

double**表示可以有任意数量的额外命名参数。 bar() 可以像这样调用 bar(1, a=2, b=3) . 在bar()的主体中,param2是一个包含'a':2,'b':3的字典。

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}

什么? ** (双星)和 * (星)参数做

他们允许 要定义接受的函数 为了 用户通过 任意数量的参数,位置( * )和关键字( ** )

定义函数

*args 允许任意数量的可选位置参数(参数),这些参数将分配给名为 args .

**kwargs 允许任意数量的可选关键字参数(参数),这些参数将位于名为 kwargs .

您可以(并且应该)选择任何合适的名称,但是如果目的是让参数具有非特定的语义, 阿尔茨海默病 和 关键字参数 是标准名称。

扩展,传递任意数量的参数

您也可以使用 *精氨酸 和 *克沃斯 分别从列表(或任何iterable)和dict(或任何映射)传入参数。

接收参数的函数不必知道它们正在被扩展。

例如,python 2的xrange没有明确预期 *精氨酸 ,但因为它采用3个整数作为参数:

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

作为另一个例子,我们可以在 str.format :

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

python 3中的新功能:使用仅关键字参数定义函数

你可以拥有 keyword only arguments 后 *精氨酸 -例如,这里, kwarg2 必须作为关键字参数提供-而不是按位置提供:

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

用途:

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

也, * 本身可用于指示后面只包含关键字的参数,而不允许有无限的位置参数。

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

在这里, KWAG2 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制的位置参数,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

同样,更简单地说,我们需要 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 克瓦格 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 克瓦格 参数作为关键字参数。

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

python 2兼容演示

*精氨酸 (通常称为“Star args”)和 *克沃斯 (星可以通过说“kwargs”来暗示,但是用“双星kwargs”来明确)是Python使用 * 和 ** 表示法。不需要这些特定的变量名(例如,您可以使用 *foos 和 **bars 但是,违背约定很可能会激怒您的Python编码同事。

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参数,有时甚至单独命名每个变量都会变得非常混乱和冗余(但在这种情况下,通常显式优于隐式)。

例1

下面的函数描述如何使用它们,并演示行为。注意命名 b 参数将由前面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))

我们可以在联机帮助中查看函数的签名,使用 help(foo) 这告诉我们

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

让我们用 foo(1, 2, 3, 4, e=5, f=6, g=7)

哪些印刷品:

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}

例2

我们也可以使用另一个函数来调用它,我们只是在其中提供 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:装饰材料的实际应用

好吧,也许我们还没有看到实用程序。所以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。以下命名函数只是用于说明目的的伪代码。

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,但是我们当然可以用一个装饰器提取冗余,因此下面的示例演示了如何 *精氨酸 和 *克沃斯 可能非常有用:

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

现在,每一个被包装的函数都可以写得更简洁,因为我们已经计算出了冗余度:

@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, *精氨酸 和 *克沃斯 允许我们这样做,我们减少代码行,提高可读性和可维护性,并且在我们的程序中有唯一的逻辑规范位置。如果我们需要改变这个结构的任何部分,我们就有一个地方可以进行每一次改变。

让我们首先了解什么是位置参数和关键字参数。 下面是函数定义的示例 位置参数。

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

test(1,2,3)
#output:
1
2
3

这是一个带有位置参数的函数定义。 您也可以使用关键字/命名参数来调用它:

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

test(a=1,b=2,c=3)
#output:
1
2
3

现在让我们研究一个函数定义的例子 关键字参数 :

def test(a=0,b=0,c=0):
     print(a)
     print(b)
     print(c)
     print('-------------------------')

test(a=1,b=2,c=3)
#output :
1
2
3
-------------------------

也可以使用位置参数调用此函数:

def test(a=0,b=0,c=0):
    print(a)
    print(b)
    print(c)
    print('-------------------------')

test(1,2,3)
# output :
1
2
3
---------------------------------

所以我们现在知道了带有位置参数和关键字参数的函数定义。

现在让我们研究一下‘*’操作符和‘*’操作符。

请注意,这些操作员可用于两个领域:

a) 函数调用

b) 函数定义

在中使用“*”运算符和“*”运算符 函数调用。

让我们直接举一个例子,然后讨论它。

def sum(a,b):  #receive args from function calls as sum(1,2) or sum(a=1,b=2)
    print(a+b)

my_tuple = (1,2)
my_list = [1,2]
my_dict = {'a':1,'b':2}

# Let us unpack data structure of list or tuple or dict into arguments with help of '*' operator
sum(*my_tuple)   # becomes same as sum(1,2) after unpacking my_tuple with '*'
sum(*my_list)    # becomes same as sum(1,2) after unpacking my_list with  '*'
sum(**my_dict)   # becomes same as sum(a=1,b=2) after unpacking by '**' 

# output is 3 in all three calls to sum function.

所以记住

当“*”或“*”运算符用于 函数调用 -

“*”运算符将数据结构(如列表或元组)解包为函数定义所需的参数。

“**”运算符将字典解包为函数定义所需的参数。

现在让我们研究一下“*”运算符在 函数定义 . 例子:

def sum(*args): #pack the received positional args into data structure of tuple. after applying '*' - def sum((1,2,3,4))
    sum = 0
    for a in args:
        sum+=a
    print(sum)

sum(1,2,3,4)  #positional args sent to function sum
#output:
10

在功能中 定义 “*”运算符将接收到的参数打包成一个元组。

现在让我们看看函数定义中使用的“**”示例:

def sum(**args): #pack keyword args into datastructure of dict after applying '**' - def sum({a:1,b:2,c:3,d:4})
    sum=0
    for k,v in args.items():
        sum+=v
    print(sum)

sum(a=1,b=2,c=3,d=4) #positional args sent to function sum

在功能中 定义 “**”运算符将接收到的参数打包到字典中。

所以请记住:

在一个 函数调用 “*” 解包 将元组或列表的数据结构转换为位置参数或关键字参数,以便由函数定义接收。

在一个 函数调用 “**” 解包 将字典的数据结构转换为要由函数定义接收的位置参数或关键字参数。

在一个 函数定义 “*” 包装 位置参数转换成元组。

在一个 函数定义 “**” 包装 字典中的关键字参数。

* 和 ** 在函数参数列表中有特殊用法。 * 表示参数是一个列表,并且 ** 意味着论点 是一本字典。这允许函数取任意数量的 争论

从python文档中:

如果位置参数多于形式参数槽,则会引发类型错误异常,除非存在使用语法“*identifier”的形式参数;在这种情况下,该形式参数接收包含多余位置参数的元组(如果没有多余的位置参数,则为空元组)。

如果任何关键字参数与形参名称不对应,则会引发类型错误异常,除非存在使用语法“**identifier”的形参;在这种情况下,该形参将接收包含多余关键字参数的字典(使用关键字作为键,参数值作为对应值)。或(新)空字典(如果没有多余的关键字参数)。

对于你们这些通过例子学习的人!

1. 目的 * 使您能够定义一个函数,该函数可以接受作为列表提供的任意数量的参数(例如 f(*myList) )
2. 目的 ** 通过提供字典(例如 f(**{'x' : 1, 'y' : 2}) )

让我们通过定义一个接受两个正态变量的函数来说明这一点。 x , y ,并且可以接受更多参数作为 myArgs 并且可以接受更多的参数作为 myKW . 稍后,我们将演示如何喂食 Y 使用 myArgDict .

def f(x, y, *myArgs, **myKW):
    print("# x      = {}".format(x))
    print("# y      = {}".format(y))
    print("# myArgs = {}".format(myArgs))
    print("# myKW   = {}".format(myKW))
    print("# ----------------------------------------------------------------------")

# Define a list for demonstration purposes
myList    = ["Left", "Right", "Up", "Down"]
# Define a dictionary for demonstration purposes
myDict    = {"Wubba": "lubba", "Dub": "dub"}
# Define a dictionary to feed y
myArgDict = {'y': "Why?", 'y0': "Why not?", "q": "Here is a cue!"}

# The 1st elem of myList feeds y
f("myEx", *myList, **myDict)
# x      = myEx
# y      = Left
# myArgs = ('Right', 'Up', 'Down')
# myKW   = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# ----------------------------------------------------------------------

# y is matched and fed first
# The rest of myArgDict becomes additional arguments feeding myKW
f("myEx", **myArgDict)
# x      = myEx
# y      = Why?
# myArgs = ()
# myKW   = {'y0': 'Why not?', 'q': 'Here is a cue!'}
# ----------------------------------------------------------------------

# The rest of myArgDict becomes additional arguments feeding myArgs
f("myEx", *myArgDict)
# x      = myEx
# y      = y
# myArgs = ('y0', 'q')
# myKW   = {}
# ----------------------------------------------------------------------

# Feed extra arguments manually and append even more from my list
f("myEx", 4, 42, 420, *myList, *myDict, **myDict)
# x      = myEx
# y      = 4
# myArgs = (42, 420, 'Left', 'Right', 'Up', 'Down', 'Wubba', 'Dub')
# myKW   = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# ----------------------------------------------------------------------

# Without the stars, the entire provided list and dict become x, and y:
f(myList, myDict)
# x      = ['Left', 'Right', 'Up', 'Down']
# y      = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# myArgs = ()
# myKW   = {}
# ----------------------------------------------------------------------

告诫

1. ** 专为字典保留。
2. 非可选参数赋值首先发生。
3. 不能使用非可选参数两次。
4. 如果适用的话, ** 必须追求 * 永远。

而star/splat运算符的用法 expanded 在Python3中,我喜欢下表,因为它与这些运算符的使用有关 with functions . splat运算符可在函数内同时使用 建设 在功能上 呼叫 :

            In function *construction*      In function *call*
=======================================================================
          |  def f(*args):                 |  def f(a, b):
*args     |      for arg in args:          |      return a + b
          |          print(arg)            |  args = (1, 2)
          |  f(1, 2)                       |  f(*args)
----------|--------------------------------|---------------------------
          |  def f(a, b):                  |  def f(a, b):
**kwargs  |      return a + b              |      return a + b
          |  def g(**kwargs):              |  kwargs = dict(a=1, b=2)
          |      return f(**kwargs)        |  f(**kwargs)
          |  g(a=1, b=2)                   |
-----------------------------------------------------------------------

这实际上是为了总结洛林·霍克斯坦的 answer 但我觉得这很有帮助。

我想举一个别人没有提到的例子

*也可以解包 发电机

python3文档中的示例

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

unzip_x, unzip_y = zip(*zip(x, y))

解压x将是[1,2,3],解压y将是[4,5,6]

zip()接收多个iretable参数,并返回一个生成器。

zip(*zip(x,y)) -> zip((1, 4), (2, 5), (3, 6))

在Python3.5中,还可以在 list , dict , tuple 和 set 显示(有时也称为文字)。见 PEP 488: Additional Unpacking Generalizations .

>>> (0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8))
(0, 1, 2, 3, 5, 6, 7)
>>> [0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8)]
[0, 1, 2, 3, 5, 6, 7]
>>> {0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8)}
{0, 1, 2, 3, 5, 6, 7}
>>> d = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> e = {'six': 6, 'seven': 7}
>>> {'zero': 0, **d, 'five': 5, **e}
{'five': 5, 'seven': 7, 'two': 2, 'one': 1, 'three': 3, 'six': 6, 'zero': 0}

它还允许在单个函数调用中解包多个iterable。

>>> range(*[1, 10], *[2])
range(1, 10, 2)

(感谢米吉尔森的政治公众人物链接。)

除了函数调用之外,*args和**kwargs在类层次结构中也很有用,并且避免了编写 __init__ 方法。类似的用法可以在Django代码等框架中看到。

例如,

def __init__(self, *args, **kwargs):
    for attribute_name, value in zip(self._expected_attributes, args):
        setattr(self, attribute_name, value)
        if kwargs.has_key(attribute_name):
            kwargs.pop(attribute_name)

    for attribute_name in kwargs.viewkeys():
        setattr(self, attribute_name, kwargs[attribute_name])

子类可以是

class RetailItem(Item):
    _expected_attributes = Item._expected_attributes + ['name', 'price', 'category', 'country_of_origin']

class FoodItem(RetailItem):
    _expected_attributes = RetailItem._expected_attributes +  ['expiry_date']

然后将子类实例化为

food_item = FoodItem(name = 'Jam', 
                     price = 12.0, 
                     category = 'Foods', 
                     country_of_origin = 'US', 
                     expiry_date = datetime.datetime.now())

此外,具有新属性的子类(仅对该子类实例有意义)可以调用基类 爱因斯坦 卸载属性设置。 这是通过*args和**kwargs完成的。Kwargs主要用于使用命名参数读取代码。例如,

class ElectronicAccessories(RetailItem):
    _expected_attributes = RetailItem._expected_attributes +  ['specifications']
    # Depend on args and kwargs to populate the data as needed.
    def __init__(self, specifications = None, *args, **kwargs):
        self.specifications = specifications  # Rest of attributes will make sense to parent class.
        super(ElectronicAccessories, self).__init__(*args, **kwargs)

可以设置为

usb_key = ElectronicAccessories(name = 'Sandisk', 
                                price = '$6.00', 
                                category = 'Electronics',
                                country_of_origin = 'CN',
                                specifications = '4GB USB 2.0/USB 3.0')

完整的代码是 here

* 表示接收变量参数作为列表

** 表示接收变量参数作为字典

使用方法如下:

1)单*

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

foo("two", 3)

输出:

two
3

2)现在 **

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

bar(dic1="two", dic2=3)

输出:

dic1 two
dic2 3

在函数中同时使用这两者的一个好例子是:

>>> def foo(*arg,**kwargs):
...     print arg
...     print kwargs
>>>
>>> a = (1, 2, 3)
>>> b = {'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(*a,**b)
(1, 2, 3)
{'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(a,**b) 
((1, 2, 3),)
{'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(a,b) 
((1, 2, 3), {'aa': 11, 'bb': 22})
{}
>>>
>>>
>>> foo(a,*b)
((1, 2, 3), 'aa', 'bb')
{}

这个例子可以帮助你记住 *args , **kwargs 甚至 super 同时继承python。

class base(object):
    def __init__(self, base_param):
        self.base_param = base_param


class child1(base): # inherited from base class
    def __init__(self, child_param, *args) # *args for non-keyword args
        self.child_param = child_param
        super(child1, self).__init__(*args) # call __init__ of the base class and initialize it with a NON-KEYWORD arg

class child2(base):
    def __init__(self, child_param, **kwargs):
        self.child_param = child_param
        super(child2, self).__init__(**kwargs) # call __init__ of the base class and initialize it with a KEYWORD arg

c1 = child1(1,0)
c2 = child2(1,base_param=0)
print c1.base_param # 0
print c1.child_param # 1
print c2.base_param # 0
print c2.child_param # 1

• def foo(param1, *param2): 方法是否可以接受任意数量的值 *param2 ,
• def bar(param1, **param2): 方法是否可以接受具有键的任意数量的值 *PARAM2
• param1 是一个简单参数。

例如,用于实现 可变参数 在Java中如下:

accessModifier methodName(datatype… arg) {
    // method body
}

*args 和 **kwargs :允许向函数传递可变数量的参数。

*精氨酸 :用于将非关键字可变长度参数列表发送到函数:

def args(normal_arg, *argv):
    print ("normal argument:",normal_arg)

    for arg in argv:
        print("Argument in list of arguments from *argv:", arg)

args('animals','fish','duck','bird')

将产生:

normal argument: animals
Argument in list of arguments from *argv: fish
Argument in list of arguments from *argv: duck
Argument in list of arguments from *argv: bird

**kwargs*

*克沃斯 允许将参数的关键字可变长度传递给函数。你应该使用 *克沃斯 如果要处理函数中的命名参数。

def who(**kwargs):
    if kwargs is not None:
        for key, value in kwargs.items():
            print ("Your %s is %s." %(key,value))

who (name="Nikola", last_name="Tesla", birthday = "7.10.1856", birthplace = "Croatia")  

将产生:

Your name is Nikola.
Your last_name is Tesla.
Your birthday is 7.10.1856.
Your birthplace is Croatia.

*args=*a list=列表中的所有元素

**args=**a dict=dict中的所有项