你有没有遇到过这种场景：写了一个函数，参数死板得像石头，非得按照顺序一个个传。如果临时想多加几个参数，立马报错。于是你只能不停改函数定义，改着改着自己都乱了。
其实 Python 早就给了我们一个神器，专门解决这种"参数不确定"的尴尬场景------那就是 *args 和 **kwargs。别被这两个名字吓到，它们的本质其实就是两个袋子：
- 一个袋子专门装位置参数（*args → 元组）；
- 另一个袋子专门装关键字参数（**kwargs → 字典）。
只要学会用这两个袋子，你的函数立刻灵活到飞起。
1. 最直观的感受：把参数全都装起来
我们先看个最常见的例子：
python
def demo_args(a, b, *args, **kwargs):
print(f"标准参数: {a}, {b}")
print(f"位置参数 (*args): {args} (类型: {type(args)})")
print(f"关键字参数 (**kwargs): {kwargs} (类型: {type(kwargs)})")
demo_args(1, 2, 3, 4, 5, name="Alice", age=30)输出结果一目了然：
- 前两个是标准参数；
- 额外的数字自动打包进
args，形成一个元组； - 关键字参数则全都放进
kwargs，成了字典。
是不是很像餐厅点菜？前两个是必点菜，剩下的都扔进大盘子里，不用提前规定数量。
2. 为什么说它是"解放双手"的神器？
来想象一个真实的场景：你写了一个计算器函数，有时候只想加法，有时候要算平均值，有时候还要控制小数点精度。如果不用 *args 和 **kwargs，你得写一堆重复函数。
看看这个版本：
python
def safe_calculator(op, *nums, **options):
# 验证数字类型
if not all(isinstance(n, (int, float)) for n in nums):
raise TypeError("必须输入数字")
# 处理选项
precision = options.pop('precision', 2) # 默认精度2
if options: # 检查未处理的关键字
raise ValueError(f"无效选项: {', '.join(options.keys())}")
# 执行操作
if op == 'add':
result = sum(nums)
elif op == 'avg':
result = sum(nums) / len(nums)
else:
raise ValueError("未知操作")
return round(result, precision)
print(safe_calculator('avg', 1.5, 2, 3.7, precision=3)) # 2.400注意几个亮点：
- 位置参数随便丢几个数字进去就能算；
- 精度控制这种额外需求，直接扔进
kwargs； - 未来如果想扩展新功能，直接加关键字参数即可，完全不用改函数结构。
这就是 *args 和 **kwargs 的精髓：让函数保持开放扩展，而不是死板固定。
3. 代码复用的幕后英雄：装饰器和继承
很多人刚学 Python，觉得装饰器、继承这些高阶语法晦涩难懂。但只要你知道 *args 和 **kwargs，其实它们背后就是在做参数打包和转发。
（1）装饰器的例子
python
def debug_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"调用函数: {func.__name__}({args}, {kwargs})")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"返回结果: {result}")
return result
return wrapper
@debug_decorator
def multiply(a, b):
return a * b
multiply(5, b=6)这里的 wrapper 就像一个"万能接口"，不管传什么参数，它都能兜住，再原封不动转给真正的函数。这就是为什么装饰器能无缝给任何函数加功能。
（2）继承的例子
python
class Animal:
def __init__(self, name, legs):
self.name = name
self.legs = legs
class Bird(Animal):
def __init__(self, can_fly, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs) # 透传参数
self.can_fly = can_fly
parrot = Bird(can_fly=True, name="Polly", legs=2)
print(f"{parrot.name} 有 {parrot.legs} 条腿, 会飞: {parrot.can_fly}")如果不用 *args 和 **kwargs，你就得在子类里重复写一堆父类的参数传递逻辑。现在只要透传一下，父类需要啥，它自动帮你装好送过去。这就是优雅。
4. 容易踩的坑：这几个错误一定要避开
别看 *args 和 **kwargs 灵活，但也有一些"暗礁"，很多人第一次都会踩。
-
参数顺序不能乱正确顺序是：标准参数 → *args → 关键字参数 → **kwargs。 否则报错让你怀疑人生。
-
别重复赋值
pythondef problematic(x, **kwargs): print(x, kwargs) problematic(1, x=2) # 报错：x重复赋值 -
调用时顺序要对 位置参数要放前面，关键字参数在后面，不然会直接
SyntaxError。
5. 实用小技巧：写代码更优雅
强制关键字参数
python
def safe_divide(numerator, denominator, *, ignore_zero=False):
if denominator == 0:
return float('inf') if ignore_zero else None
return numerator / denominator
print(safe_divide(5, 0)) # None
print(safe_divide(5, 0, ignore_zero=True)) # inf加一个 *，后面参数必须写成关键字形式，避免调用时传错位置。
字典合并
arduino
def merge_config(defaults, **overrides):
return {**defaults, **overrides}
config = merge_config({"color": "red", "size": 10}, size=20, opacity=0.5)
# {'color': 'red', 'size': 20, 'opacity': 0.5}API 参数转发
python
class Database:
def execute(self, query, *params, **options):
print(f"执行查询: {query}")
print(f"参数: {params}")
print(f"选项: {options}")
class UserService:
def __init__(self, db):
self.db = db
def get_user(self, user_id, use_cache=True):
return self.db.execute(
"SELECT * FROM users WHERE id = %s",
user_id,
timeout=10,
cache=use_cache
)
db = Database()
service = UserService(db)
service.get_user(123, use_cache=False)看到了吗？转发参数就像"物流分拣中心"，原封不动把数据派送给下一层。
6. 总结：*args 和 **kwargs 就是 Python 的"保险丝"
很多人写 Python 程序时，最怕的就是"未来需求变了"。今天只要两个参数，明天可能要十个。你不能每次都把函数拆了重写，这样太费劲。
而 *args 和 **kwargs，正是 Python 设计给你的灵活接口：
- *args → 位置参数打包成元组；
- **kwargs → 关键字参数打包成字典；
- 它们能让函数写得既简洁，又能轻松扩展；
- 常见应用：装饰器、继承、参数校验、API设计......
记住一句话：**当你不确定未来会传什么参数时，就放心交给 *args 和 kwargs。