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。
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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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关于零基础怎么样能快速学好Python的问题，百度提问和解答的都很多，你可以百度下看看。我觉得从个人自学的角度出发，应从以下几个方面来理解：
1 为什么选择学python？
据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。
2 入门python需要那些准备？
2.1 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。
2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。
编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。
操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。
2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：
2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。
2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。
2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解压缩该文件;
3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。
3 提升阶段需要恒心和耐力。
完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。
3.1 多做练习。推荐网站练习：
crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，
编程实例训练对基础知识的融会贯通；
hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线
实验楼：提升编程水平从做项目开始；
codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；
leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；
牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；
codecombat：提供一边游戏一边编程；
projecteuler：纯粹的编程练习网站；
菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；
3.2 遇到问题多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助于各大网站。推荐
stackoverflow：这是一个程序员的知识库；
v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；
segmentfault：一家以编程问答为主的网站;
CSDN、知乎、简书等
3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。
1、学习的时候，我们都是要从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。
这个阶段可以，选择一些经典书籍或者视频进行学习。
书籍可以看看《python快乐编程—基础入门》这本书，是针对零基础学生来编写的书。
2、在学习完基础语法的时候，你也对python有了一定程度的了解了，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据采集方向（爬虫），或者Web开发方向，也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。
3、在进阶阶段，建议以最新的python视频学习为主，相关书籍为辅，这个阶段主要是学的技术是最新的，不要给自己留一个学完之后技术已经过时的惨败后果。
此外还有一些小小的学习技巧分享给大家，希望大家调整好心态，坚持下去！
1.作为小白刚接触编程，理解起来慢很正常。不能理解的东西，也不要死磕太久，在不断的练习中，你对代码的理解会越来越深。
2.个人认为，人按学习能力可以暴力分为：上手快忘得快，上手慢理解深，上手快理解深。好了，第三类人我就不想多说什么了。。。相信很多小伙伴都是第二类人!
3. 遇到问题，别死磕，多用搜索引擎，多看大牛的博客。
4. 觉得某个知识点时间花得久了，无非是想短时间投入，获得较大的成就感，或者说想一帆风顺敲代码，别遇到什么bug。不存在的。而且，一般情况下，花越多时间理解的知识点，花越多时间改好的bug，不是会获得越大的成就感才对嘛?！
这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
