11个案例讲透 Python 函数参数

大家好，今天给大家分享一下明哥整理的一篇 Python 参数的内容，内容非常的干，全文通过案例的形式来理解知识点，自认为比网上 80% 的文章讲的都要明白，如果你是入门不久的 python 新手，相信本篇文章应该对你会有不小的帮助。

接下来是正文。

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1. 参数分类

函数，在定义的时候，可以有参数的，也可以没有参数。

从函数定义的角度来看，参数可以分为两种：

1. 必选参数：调用函数时必须要指定的参数，在定义时没有等号

2. 可选参数：也叫默认参数，调用函数时可以指定也可以不指定，不指定就默认的参数值来。

例如下面的代码中，a 和 b 属于必选参数， c 和 d 属于可选参数

def func(a,b,c=0, d=1):  pass  

从函数调用的角度来看，参数可以分为两种：

1. 关键字参数：调用时，使用 key=value 形式传参的，这样传递参数就可以不按定义顺序来。

2. 位置参数：调用时，不使用关键字参数的 key-value 形式传参，这样传参要注意按照函数定义时参数的顺序来。

def func(a,b,c=0, d=1):  pass  # 关键字参数传参方法  
func(a=10, c=30, b=20, d=40)  # 位置参数传参方法  
func(10, 20, 30, 40)  

最后还有一种非常特殊的参数，叫做可变参数。

意思是参数个数可变，可以是 0 个或者任意个，但是传参时不能指定参数名，通常使用 *args 和 **kw 来表示：

• *args：接收到的所有按照位置参数方式传递进来的参数，是一个元组类型

• **kw ：接收到的所有按照关键字参数方式传递进来的参数，是一个字典类型

def func(*args, **kw):  print(args)  print(kw)  func(10, 20, c=20, d=40)  

输出如下

(10, 20)  
{'c': 20, 'd': 40}  

2. 十一个案例

案例一：在下面这个函数中， a 是必选参数，是必须要指定的

>>> def demo_func(a):  
...     print(a)  
...   
>>> demo_func(10)   
10  
>>> demo_func()  # 不指定会报错  
Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>  
TypeError: demo_func() missing 1 required positional argument: 'a'  

案例二：在下面这个函数中，b 是可选参数（默认参数），可以指定也可以不指定，不指定的话，默认为10

>>> def demo_func(b=10):  
...     print(b)  
...   
>>> demo_func(20)  
20  
>>> demo_func()  
10  

案例三：在下面这个函数中， name 和 age 都是必选参数，在调用指定参数时，如果不使用关键字参数方式传参，需要注意顺序

>>> def print_profile(name, age):  
...     return f"我的名字叫{name}，今年{age}岁了"  
...  
>>> print_profile("iswbm", 27)  
'我的名字叫iswbm，今年27岁了'  

如果参数太多，你不想太花精力去注意顺序，可以使用关键字参数方式传参，在指定参数时附上参数名，比如这样：

>>> print_profile(age=27, name="iswbm")  
'我的名字叫iswbm，今年27岁了'  

案例四：在下面这个函数中，args 参数和上面的参数名不太一样，在它前面有一个 *，这就表明了它是一个可变参数，可以接收任意个数的不指定参数名的参数。

>>> def demo_func(*args):  
...     print(args)  
...   
>>>   
>>> demo_func(10, 20, 30)  
(10, 20, 30)  

案例五：在下面这个函数中，kw 参数和上面的 *args 还多了一个 * ，总共两个 ** ，这个意思是 kw 是一个可变关键字参数，可以接收任意个数的带参数名的参数。

>>> def demo_func(**kw):  
...     print(kw)  
...   
>>> demo_func(a=10, b=20, c=30)  
{'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}  

案例六：在定义时，必选参数一定要在可选参数的前面，不然运行时会报错

>>> def demo_func(a=1, b):  
...     print(a, b)  
...   File "<stdin>", line 1  
SyntaxError: non-default argument follows default argument  
>>>  
>>> def demo_func(a, b=1):  
...     print(a, b)  
...   
>>>  

案例七：在定义时，可变位置参数一定要在可变关键字参数前面，不然运行时也会报错

>>> def demo_func(**kw, *args):  File "<stdin>", line 1  def demo_func(**kw, *args):  ^  
SyntaxError: invalid syntax  
>>>   
>>> def demo_func(*args, **kw):  
...     print(args, kw)  
...   
>>> 

案例八：可变位置参数可以放在必选参数前面，但是在调用时，必选参数必须要指定参数名来传入，否则会报错

>>> def demo_func(*args, b):  
...     print(args)  
...     print(b)  
...   
>>> demo_func(1, 2, 100)  
Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>  
TypeError: demo_func() missing 1 required keyword-only argument: 'b'  
>>>   
>>> demo_func(1, 2, b=100)  
(1, 2)  
100  

案例九：可变关键字参数则不一样，可变关键字参数一定得放在最后，下面三个示例中，不管关键字参数后面接位置参数，还是默认参数，还是可变参数，都会报错。

>>> def demo_func(**kw, a):  File "<stdin>", line 1  def demo_func(**kw, a):  ^  
SyntaxError: invalid syntax  
>>>   
>>> def demo_func(**kw, a=1):  File "<stdin>", line 1  def demo_func(**kw, a=1):  ^  
SyntaxError: invalid syntax  
>>>   
>>> def demo_func(**kw, *args):  File "<stdin>", line 1  def demo_func(**kw, *args):  ^  
SyntaxError: invalid syntax  

案例十：将上面的知识点串起来，四种参数类型可以在一个函数中出现，但一定要注意顺序

def demo_func(arg1, arg2=10, *args, **kw):  print("arg1: ", arg1)  print("arg2: ", arg2)  print("args: ", args)  print("kw: ", kw)  

试着调用这个函数，输出如下：

>>> demo_func(1,12, 100, 200, d=1000, e=2000)  
arg1:  1  
arg2:  12  
args:  (100, 200)  
kw:  {'d': 1000, 'e': 2000}  

案例十一：使用单独的 *，当你在给后面的位置参数传递时，对你传参的方式有严格要求，你在传参时必须要以关键字参数的方式传参数，要写参数名，不然会报错。

>>> def demo_func(a, b, *, c):  
...     print(a)  
...     print(b)  
...     print(c)  
...   
>>>   
>>> demo_func(1, 2, 3)  
Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>  
TypeError: demo_func() takes 2 positional arguments but 3 were given  
>>>   
>>> demo_func(1, 2, c=3)  
1  
2  
3  

3. 传参的坑

函数参数传递的是实际对象的内存地址。如果参数是引用类型的数据类型（列表、字典等），在函数内部修改后，就算没有把修改后的值返回回去，外面的值其实也已经发生了变化。

>>> def add_item(item, source_list):  
...     source_list.append(item)  
...  
>>> alist = [0,1]  
>>> add_item(2, alist)  
>>> alist  
[0, 1, 2]