parameter 是函数定义的参数形式
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argument 是函数调用时传入的参数实体。
对于函数调用的传参模式，一般有两种：
此外，
也是关键字传参
python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 ， 仅位置参数 ， 仅关键字参数 ， 可变位置参数 ， 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念，python语法中暂时没有这样的设计。
通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。
既可以用关键字又可以用位置调用
或
这种方式的定义只能使用关键字传参的模式
f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等价的
网络模块request的request方法的设计
多数的可选参数被设计成可变关键字参数
有多种方法能够为函数定义输出：
非常晦涩
如果使用可变对象作为函数的默认参数，会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。
例子1：
addItem方法的data设计了一个默认参数，使用不当会造成默认参数被共享。
python里面，函数的默认参数被存在__default__属性中，这是一个元组类型
例子2：
在例子1中，默认参数是一个列表，它是mutable的数据类型，当它写进 __defauts__属性中时，函数addItem的操作并不会改变它的id，相当于 __defauts__只是保存了data的引用，对于它的内存数据并不关心，每次调用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的数据，它是一个共享数据。
如果默认参数是一个imutable类型，情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。
例子1中，连续调用addItem('world') 的结果会是
而不是期望的
import math
a = abs
print(a(-1))
n1 = 255
print(str(hex(n1)))
def my_abs(x):
# 增加了参数的检查
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x = 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-3))
def nop():
pass
if n1 = 255:
pass
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(tup)
print(isinstance(tup, tuple))
def quadratic(a, b, c):
k = b * b - 4 * a * c
# print(k)
# print(math.sqrt(k))
if k 0:
print('This is no result!')
return None
elif k == 0:
x1 = -(b / 2 * a)
x2 = x1
return x1, x2
else:
x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)
x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)
return x1, x2
print(quadratic(2, 3, 1))
def power(x, n=2):
s = 1
while n 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print(power(2))
print(power(2, 3))
def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
enroll('elder', 'F')
enroll('android', 'B', 9)
enroll('pythone', '6', city='AnShan')
def add_end(L=[]):
L.append('end')
return L
print(add_end())
print(add_end())
print(add_end())
def add_end_none(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
print(add_end_none())
print(add_end_none())
print(add_end_none())
def calc(*nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sum + n * n
return sum
print(calc(1, 2, 3))
print(calc())
l = [1, 2, 3, 4]
print(calc(*l))
def foo(x, y):
print('x is %s' % x)
print('y is %s' % y)
foo(1, 2)
foo(y=1, x=2)
def person(name, age, **kv):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)
person('Elder', '8')
person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
def person2(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')
def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):
print(name, age, other, city, job)
person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)
person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')
def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)
test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
test2(*args, **kw)
对于python函数参数，对于初学者可能就是进入了迷宫，尽管我也是初学者，简单总结一下。
说参数之前，先讲一下两个packing（包裹）和unpacking（解包裹）：
输出：
我总结不了这个概念，只能帮大家到这了
一、位置参数和关键字参数：
调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。
注意：
有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的
二、默认参数：
用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值（注意：所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用）
三、可变参数：
定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)。此时，可用包裹(packing)位置参数，或者包裹关键字参数，来进行参数传递，会显得非常方便。
1、包裹位置传递
我们传进的所有参数都会被args变量收集，它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple)，args是元组类型，这就是包位置传递。
2、包裹关键字传递
kargs是一个字典(dict)，收集所有关键字参数
四、解包裹参数：
*args 和 **kargs ，也可以在函数调用的时候使用，称之为解包(unpacking)
1、在传递元组时，让元组的每一个元素对应一个位置参数
2、在传递词典字典时，让词典的每个键值对作为一个关键字参数传递给函数
五、位置参数、默认参数、可变参数的混合使用
1、基本原则是：先位置参数，默认参数，包裹位置，包裹关键字(定义和调用都应遵循)
2、Python中 *args 和 **kwargs 的区别
先看个demo：
输出结果：
分析一下：可以看到，这两个是[Python]中的可变参数。 *args 表示任何多个无名参数，它是一个tuple； **kwargs 表示关键字参数，它是一个dict。并且同时使用 *args 和 **kwargs 时，必须 *args 参数列要在 **kwargs 前，否则会报语法错误！！！
还有个小应用场景：创建字典
其实python中就带有dict类，使用dict(a=1,b=2,c=3)即可创建一个字典了。
*args：
重点在*，后面的args相当于一个变量名，可以自己定义的。它的本质就是将标准调用剩下的值集中转变为元组。
从形参的角度：
从实参的角度：
从不同角度看**kwargs：
**kwargs与位置参数和默认参数混用：
超复杂混合参数混用记：
总结：
位置参数：
调用函数时所传参数的位置必须与定义函数时参数的位置相同
关键字参数：
使用关键字参数会指定参数值赋给哪个形参，调用时所传参数的位置可以任意
*位置参数：可接受任意数量的位置参数(元组)；只能作为最后一个位置参数出现，其后参数均为关键字参数
**关键字参数：可接受任意数量的关键字参数(字典)；只能作为最后一个参数出现
Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数，本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。
必选参数（Required arguments）是必须输入的参数，比如下面的代码，必须输入2个参数，否则就会报错：
其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数，比如可以通过如下方式调用：
执行结果：
可选参数（Optional arguments）可以不用传入函数，有一个默认值，如果没有传入会使用默认值，不会报错。
位置参数（positional arguments）根据其在函数定义中的位置调用，下面是pow()函数的帮助信息:
x，y，z三个参数的的顺序是固定的，并且不能使用关键字：
输出：
在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ，这是python内置函数的语法定义，Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数：
星号前面的参数为位置参数或者关键字参数，星号后面是强制关键字参数，具体介绍见强制关键字参数。
python3.8版本引入了强制位置参数（Positional-Only Parameters），也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了，可以写成如下形式：
来看下面的例子：
python3.8运行：
不能使用关键字参数形式赋值了。
可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的，可以是0-n个，使用星号（ * ）将输入参数自动组装为一个元组（tuple）：
执行结果：
关键字参数（keyword argument）允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中，使用双星号（ ** ），在函数内部自动组装为一个字典。
执行结果：
上面介绍的参数可以混合使用：
结果：
注意：由于传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。
强制关键字参数（Keyword-Only Arguments）是python3引入的特性，可参考：。 使用一个星号隔开：
在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数，必须以指定参数名的方式传参，如果强制关键字参数没有设置默认参数，调用函数时必须传参。
执行结果：
也可以在可变参数后面命名关键字参数，这样就不需要星号分隔符了：
执行结果：
在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 （pass by object reference），在编写函数的时候需要特别注意。
先来看个例子：
执行结果：
l1 和 l2指向相同的地址，由于列表可变，l1改变时，l2也跟着变了。
接着看下面的例子：
结果：
l1没有变化！为什么不是[1, 2, 3, 4]呢？
l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表，并让 l 指向这个新的对象，l1没有进行任何操作，因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值，需要加一个返回值：
结果：
下面的代码执行结果又是什么呢？
执行结果：
和第一个例子一样，l1 和 l2指向相同的地址，所以会一起改变。这个问题怎么解决呢？
可以使用下面的方式：
也可以使用浅拷贝或者深度拷贝，具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。
本文主要介绍了python函数的几种参数类型：必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数，注意他们不是完全独立的，比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数，位置参数可以是必选参数或者可选参数。
另外，python中的参数传递属于对象的 引用传递 ，在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意，如有必要，使用python的拷贝方法。
参考文档：
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