定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。 Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。 ### 位置参数 我们先写一个计算x^2^的函数： ```python def power(x): return x * x ``` []( "复制到剪贴板") 对于 `power(x)`函数，参数 `x`就是一个位置参数。 当我们调用 `power`函数时，必须传入有且仅有的一个参数 `x`： ```plain >>> power(5) 25 >>> power(15) 225 ``` []( "复制到剪贴板") 现在，如果我们要计算x^3^怎么办？可以再定义一个 `power3`函数，但是如果要计算x^4^、x^5^……怎么办？我们不可能定义无限多个函数。 你也许想到了，可以把 `power(x)`修改为 `power(x, n)`，用来计算x^n^，说干就干： ```python def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s ``` []( "复制到剪贴板") 对于这个修改后的 `power(x, n)`函数，可以计算任意n次方： ```plain >>> power(5, 2) 25 >>> power(5, 3) 125 ``` []( "复制到剪贴板") 修改后的 `power(x, n)`函数有两个参数：`x`和 `n`，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数 `x`和 `n`。 ### 默认参数 新的 `power(x, n)`函数定义没有问题，但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用： ```plain >>> power(5) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n' ``` []( "复制到剪贴板") Python的错误信息很明确：调用函数 `power()`缺少了一个位置参数 `n`。 这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x^2^，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2： ```python def power(x, n=2): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s ``` []( "复制到剪贴板") 这样，当我们调用 `power(5)`时，相当于调用 `power(5, 2)`： ```plain >>> power(5) 25 >>> power(5, 2) 25 ``` []( "复制到剪贴板") 而对于 `n > 2`的其他情况，就必须明确地传入n，比如 `power(5, 3)`。 从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意： 一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）； 二是如何设置默认参数。 当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。 使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。 举个例子，我们写个一年级小学生注册的函数，需要传入 `name`和 `gender`两个参数： ```python def enroll(name, gender): print('name:', name) print('gender:', gender) ``` []( "复制到剪贴板") 这样，调用 `enroll()`函数只需要传入两个参数： ```plain >>> enroll('Sarah', 'F') name: Sarah gender: F ``` []( "复制到剪贴板") 如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办？这样会使得调用函数的复杂度大大增加。 我们可以把年龄和城市设为默认参数： ```python def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'): print('name:', name) print('gender:', gender) print('age:', age) print('city:', city) ``` []( "复制到剪贴板") 这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数： ```plain >>> enroll('Sarah', 'F') name: Sarah gender: F age: 6 city: Beijing ``` []( "复制到剪贴板") 只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息： ```python enroll('Bob', 'M', 7) enroll('Adam', 'M', city='Tianjin') ``` []( "复制到剪贴板") 可见，默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。 有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，比如调用 `enroll('Bob', 'M', 7)`，意思是，除了 `name`，`gender`这两个参数外，最后1个参数应用在参数 `age`上，`city`参数由于没有提供，仍然使用默认值。 也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。比如调用 `enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')`，意思是，`city`参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。 默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下： 先定义一个函数，传入一个list，添加一个 `END`再返回： ```python def add_end(L=[]): L.append('END') return L ``` []( "复制到剪贴板") 当你正常调用时，结果似乎不错： ```plain >>> add_end([1, 2, 3]) [1, 2, 3, 'END'] >>> add_end(['x', 'y', 'z']) ['x', 'y', 'z', 'END'] ``` []( "复制到剪贴板") 当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的： ```plain >>> add_end() ['END'] ``` []( "复制到剪贴板") 但是，再次调用 `add_end()`时，结果就不对了： ```plain >>> add_end() ['END', 'END'] >>> add_end() ['END', 'END', 'END'] ``` []( "复制到剪贴板") 很多初学者很疑惑，默认参数是 `[]`，但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了 `'END'`后的list。 原因解释如下： Python函数在定义的时候，默认参数 `L`的值就被计算出来了，即 `[]`，因为默认参数 `L`也是一个变量，它指向对象 `[]`，每次调用该函数，如果改变了 `L`的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的 `[]`了。 特别注意 定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！ 要修改上面的例子，我们可以用 `None`这个不变对象来实现： ```python def add_end(L=None): if L is None: L = [] L.append('END') return L ``` []( "复制到剪贴板") 现在，无论调用多少次，都不会有问题： ```plain >>> add_end() ['END'] >>> add_end() ['END'] ``` []( "复制到剪贴板") 为什么要设计 `str`、`None`这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。 ### 可变参数 在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。 我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a^2^ + b^2^ + c^2^ + ……。 要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下： ```python def calc(numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum ``` []( "复制到剪贴板") 但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple： ```plain >>> calc([1, 2, 3]) 14 >>> calc((1, 3, 5, 7)) 84 ``` []( "复制到剪贴板") 如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样： ```plain >>> calc(1, 2, 3) 14 >>> calc(1, 3, 5, 7) 84 ``` []( "复制到剪贴板") 所以，我们把函数的参数改为可变参数： ```python def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum ``` []( "复制到剪贴板") 定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个 `*`号。在函数内部，参数 `numbers`接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数： ```plain >>> calc(1, 2) 5 >>> calc() 0 ``` []( "复制到剪贴板") 如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做： ```plain >>> nums = [1, 2, 3] >>> calc(nums[0], nums[1], nums[2]) 14 ``` []( "复制到剪贴板") 这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个 `*`号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去： ```plain >>> nums = [1, 2, 3] >>> calc(*nums) 14 ``` []( "复制到剪贴板") `*nums`表示把 `nums`这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。 ### 关键字参数 可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例： ```python def person(name, age, **kw): print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw) ``` []( "复制到剪贴板") 函数 `person`除了必选参数 `name`和 `age`外，还接受关键字参数 `kw`。在调用该函数时，可以只传入必选参数： ```plain >>> person('Michael', 30) name: Michael age: 30 other: {} ``` []( "复制到剪贴板") 也可以传入任意个数的关键字参数： ```plain >>> person('Bob', 35, city='Beijing') name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'} >>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer') name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'} ``` []( "复制到剪贴板") 关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在 `person`函数里，我们保证能接收到 `name`和 `age`这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。 和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去： ```plain >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} >>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job']) name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} ``` []( "复制到剪贴板") 当然，上面复杂的调用可以用简化的写法： ```plain >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} >>> person('Jack', 24, **extra) name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} ``` []( "复制到剪贴板") `**extra`表示把 `extra`这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的 `**kw`参数，`kw`将获得一个dict，注意 `kw`获得的dict是 `extra`的一份拷贝，对 `kw`的改动不会影响到函数外的 `extra`。 ### 命名关键字参数 对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过 `kw`检查。 仍以 `person()`函数为例，我们希望检查是否有 `city`和 `job`参数： ```python def person(name, age, **kw): if 'city' in kw: # 有city参数 pass if 'job' in kw: # 有job参数 pass print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw) ``` []( "复制到剪贴板") 但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数： ```plain >>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456) ``` []( "复制到剪贴板") 如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收 `city`和 `job`作为关键字参数。这种方式定义的函数如下： ```python def person(name, age, *, city, job): print(name, age, city, job) ``` []( "复制到剪贴板") 和关键字参数 `**kw`不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符 `*`，`*`后面的参数被视为命名关键字参数。 调用方式如下： ```plain >>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer') Jack 24 Beijing Engineer ``` []( "复制到剪贴板") 如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符 `*`了： ```python def person(name, age, *args, city, job): print(name, age, args, city, job) ``` []( "复制到剪贴板") 命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错： ```plain >>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer') Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: person() missing 2 required keyword-only arguments: 'city' and 'job' ``` []( "复制到剪贴板") 由于调用时缺少参数名 `city`和 `job`，Python解释器把前两个参数视为位置参数，后两个参数传给 `*args`，但缺少命名关键字参数导致报错。 命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用： ```python def person(name, age, *, city='Beijing', job): print(name, age, city, job) ``` []( "复制到剪贴板") 由于命名关键字参数 `city`具有默认值，调用时，可不传入 `city`参数： ```plain >>> person('Jack', 24, job='Engineer') Jack 24 Beijing Engineer ``` []( "复制到剪贴板") 使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个 `*`作为特殊分隔符。如果缺少 `*`，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数： ```python def person(name, age, city, job): # 缺少 *，city和job被视为位置参数 pass ``` []( "复制到剪贴板") ### 参数组合 在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。 比如定义一个函数，包含上述若干种参数： ```python def f1(a, b, c=0, *args, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw) def f2(a, b, c=0, *, d, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw) ``` []( "复制到剪贴板") 在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。 ```plain >>> f1(1, 2) a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {} >>> f1(1, 2, c=3) a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {} >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b') a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {} >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99) a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99} >>> f2(1, 2, d=99, ext=None) a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None} ``` []( "复制到剪贴板") 最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数： ```plain >>> args = (1, 2, 3, 4) >>> kw = {'d': 99, 'x': '#'} >>> f1(*args, **kw) a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'} >>> args = (1, 2, 3) >>> kw = {'d': 88, 'x': '#'} >>> f2(*args, **kw) a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'} ``` []( "复制到剪贴板") 所以，对于任意函数，都可以通过类似 `func(*args, **kw)`的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。 提示 虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。 ### 练习 以下函数允许计算两个数的乘积，请稍加改造，变成可接收一个或多个数并计算乘积： ```python def mul(x, y): return x * y # 测试 print('mul(5) =', mul(5)) print('mul(5, 6) =', mul(5, 6)) print('mul(5, 6, 7) =', mul(5, 6, 7)) print('mul(5, 6, 7, 9) =', mul(5, 6, 7, 9)) if mul(5) != 5: print('mul(5)测试失败!') elif mul(5, 6) != 30: print('mul(5, 6)测试失败!') elif mul(5, 6, 7) != 210: print('mul(5, 6, 7)测试失败!') elif mul(5, 6, 7, 9) != 1890: print('mul(5, 6, 7, 9)测试失败!') else: try: mul() print('mul()测试失败!') except TypeError: print('测试成功!') ``` []( "复制到剪贴板") ### 参考源码 [var\_args.py](https://liaoxuefeng.com/books/python/function/parameter/var_args.py) [kw\_args.py](https://liaoxuefeng.com/books/python/function/parameter/kw_args.py) ### 小结 Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。 默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！ 要注意定义可变参数和关键字参数的语法： `*args`是可变参数，args接收的是一个tuple； `**kw`是关键字参数，kw接收的是一个dict。 以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法： 可变参数既可以直接传入：`func(1, 2, 3)`，又可以先组装list或tuple，再通过 `*args`传入：`func(*(1, 2, 3))`； 关键字参数既可以直接传入：`func(a=1, b=2)`，又可以先组装dict，再通过 `**kw`传入：`func(**{'a': 1, 'b': 2})`。 使用 `*args`和 `**kw`是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。 命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。 定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符 `*`，否则定义的将是位置参数。