苦练Python第14天:Python函数中的*args与**kwargs解析

苦练Python第14天:Python函数中的*args与**kwargs解析

原文链接:dev.to/therahul_gu...

作者:Rahul Gupta

译者:倔强青铜三

前言

大家好,我是倔强青铜三 。是一名热情的软件工程师,我热衷于分享和传播IT技术,致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新,欢迎关注我,微信公众号:倔强青铜三。欢迎点赞、收藏、关注,一键三连!!!

欢迎来到 100天Python挑战 的第14天!

今天,我们解锁 灵活参数 的魔法------*args**kwargs。它们让你的函数 想接多少参数就接多少,代码瞬间动态、可复用又强大。


今日速览

  • *args**kwargs 是什么
  • 何时使用、如何使用
  • 与常规参数混用技巧
  • 实战示例

🧠 1. 什么是 *args

*args 接收任意数量的 位置参数 ,打包成 tuple

python 复制代码
def add_numbers(*args):
    total = sum(args)
    print("Sum:", total)

add_numbers(1, 2)
add_numbers(10, 20, 30)

输出:

makefile 复制代码
Sum: 3
Sum: 60

像列表一样遍历:

python 复制代码
def show_args(*args):
    for arg in args:
        print(arg)

🧠 2. 什么是 **kwargs

**kwargs 接收任意数量的 关键字参数 ,打包成 dict

python 复制代码
def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_info(name="Alice", age=30, city="New York")

输出:

vbnet 复制代码
name: Alice
age: 30
city: New York

🧪 3. 同时使用两者

可在同一函数内并用,顺序固定:*args 在前。

python 复制代码
def demo_function(*args, **kwargs):
    print("Positional arguments:", args)
    print("Keyword arguments:", kwargs)

demo_function(1, 2, 3, name="Alice", job="Engineer")

输出:

matlab 复制代码
Positional arguments: (1, 2, 3)
Keyword arguments: {'name': 'Alice', 'job': 'Engineer'}

✨ 4. 默认参数 + 灵活参数

混合常规参数、*args**kwargs

python 复制代码
def send_email(to, subject, *attachments, **headers):
    print("To:", to)
    print("Subject:", subject)
    print("Attachments:", attachments)
    print("Headers:", headers)

send_email(
    "user@example.com",
    "Meeting Notes",
    "file1.pdf", "file2.png",
    priority="high", read_receipt=True
)

🔄 5. 用 *** 解包传参

把列表或字典一次性展开:

python 复制代码
def greet(name, age):
    print(f"Hello {name}, you're {age} years old.")

info = {"name": "Bob", "age": 25}
greet(**info)  # 字典解包为关键字参数

nums = [5, 10]
def multiply(x, y):
    print(x * y)

multiply(*nums)  # 列表解包为位置参数

🎯 实战:日志记录器

python 复制代码
def log_event(event_type, *args, **kwargs):
    print(f"[{event_type.upper()}]")
    for arg in args:
        print(f"- Detail: {arg}")
    for key, val in kwargs.items():
        print(f"- {key}: {val}")

log_event(
    "error",
    "File not found", "User logged out",
    filename="report.pdf", user="admin"
)

🧼 最佳实践

  • ✅ 不确定位置参数数量 → *args
  • ✅ 想接收任意关键字 → **kwargs
  • ✅ 给 args/kwargs 起更语义化的名字,如 *numbers, **options
  • ⚠️ 别让灵活变随意,显式参数仍优先

🧠 今日复盘

  • *args 收集额外 位置参数
  • **kwargs 收集额外 关键字参数
  • 两者可与常规参数混用,并支持解包
  • 实战:日志、灵活 API 等场景一次掌握

最后感谢阅读!欢迎关注我,微信公众号倔强青铜三。欢迎点赞收藏关注,一键三连!!!

相关推荐
Yuer20252 分钟前
低熵回答倾向:语言模型中的一种系统稳定态
人工智能·机器学习·语言模型·ai安全·edca os
七夜zippoe5 分钟前
缓存策略:从本地到分布式架构设计与Python实战
分布式·python·缓存·lfu·lru
曲幽6 分钟前
重构FastAPI生产部署:用异步网关与无服务器计算应对高并发
python·serverless·fastapi·web·async·httpx·await·asyncio
yuzhiboyouye7 分钟前
c/p比结合VIX值,最早的信号
人工智能
Byron Loong8 分钟前
【机器视觉】GTX5050到GTX5090算力比较
人工智能
郝学胜-神的一滴10 分钟前
《机器学习》经典教材全景解读:周志华教授匠心之作的技术深探
数据结构·人工智能·python·程序人生·机器学习·sklearn
知乎的哥廷根数学学派10 分钟前
基于物理约束与多源知识融合的浅基础极限承载力智能预测与工程决策优化(以模拟信号为例,Pytorch)
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·机器学习
yubo050910 分钟前
【无标题】
人工智能·深度学习
AI有元力11 分钟前
GEO优化全链路解密:从策略到服务,系统性赢得AI生态
人工智能
拌面jiang12 分钟前
Word2Vec词嵌入模型
人工智能·自然语言处理·word2vec