What does ** (double star/asterisk) and * (star/asterisk) do for parameters?
在以下方法定义中，*和**对param2做了什么？
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| def foo(param1, *param2):
def bar(param1, **param2): |
这是一个普通*args和**kwargs成语让任意数的参数描述的功能和更多的在节定义函数在Python文档。
给你想要的所有功能参数*argsas a元组：
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| In [1]: def foo(*args):
...: for a in args:
...: print a
...:
...:
In [2]: foo(1)
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In [4]: foo(1,2,3)
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3 |
想给你所有的**kwargs除了这些参数对应的关键字到一个正式的参数作为一个字典。
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| In [5]: def bar(**kwargs):
...: for a in kwargs:
...: print a, kwargs[a]
...:
...:
In [6]: bar(name='one', age=27)
age 27
name one |
这两个成语可以让混合参数与正常和一些变量的一组固定的参数：
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| def foo(kind, *args, **kwargs):
pass |
另一个用法的成语是*lunpack函数调用时参数列表。
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| In [9]: def foo(bar, lee):
...: print bar, lee
...:
...:
In [10]: l = [1,2]
In [11]: foo(*l)
1 2 |
在Python中，它是可能的使用*l3的左侧向上扩展可迭代变量解包赋值给a list)，虽然它不是在这个context of a元组：
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| first, *rest = [1,2,3,4]
first, *l, last = [1,2,3,4] |
因此Python 3添加新的语义(指PEP 3102)：
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| def func(arg1, arg2, arg3, *, kwarg1, kwarg2):
pass |
搜索功能只接受3定位和所有的参数后，*只能是作为关键字参数传递。
它是值得的，你可以使用一*和**当主叫功能为好。这是一个快捷方式，可以让你通过使用多参数的函数都是直接到一个列表或元组A / A的字典。例如，如果你有以下功能：
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| def foo(x,y,z):
print("x=" + str(x))
print("y=" + str(y))
print("z=" + str(z)) |
你可以做这样：
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| >>> mylist = [1,2,3]
>>> foo(*mylist)
x=1
y=2
z=3
>>> mydict = {'x':1,'y':2,'z':3}
>>> foo(**mydict)
x=1
y=2
z=3
>>> mytuple = (1, 2, 3)
>>> foo(*mytuple)
x=1
y=2
z=3 |
注：一定要mydict键参数函数的命名，也喜欢foo。否则它会掷TypeError：a
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| >>> mydict = {'x':1,'y':2,'z':3,'badnews':9}
>>> foo(**mydict)
Traceback (most recent call last):
File"<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() got an unexpected keyword argument 'badnews' |
单*意味着可以有任何数量的额外的定位参数。foo()可以foo(1,2,3,4,5)invoked样。在param2 Body of foo()是一个序列含2 5。
*《双均值可以有任何数量的额外的命名参数。bar()可以bar(1, a=2, b=3)invoked样。在酒吧(体)是一个含param2词典(A′B′2，3｝
用下面的代码：
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| def foo(param1, *param2):
print(param1)
print(param2)
def bar(param1, **param2):
print(param1)
print(param2)
foo(1,2,3,4,5)
bar(1,a=2,b=3) |
输出是
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| 1
(2, 3, 4, 5)
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{'a': 2, 'b': 3} |
What does ** (double star) and * (star) do for parameters
它们允许定义函数接受并允许用户传递任意数量的参数、位置(*和关键字(**)。好的。定义函数 *args允许任意数量的可选位置参数(参数)，这些参数将分配给名为args的元组。好的。 **kwargs允许任何数量的可选关键字参数(参数)，这些参数将位于名为kwargs的dict中。好的。 您可以(并且应该)选择任何合适的名称，但是如果目的是让论点具有非特定的语义，那么args和kwargs是标准名称。好的。扩展，传递任意数量的参数 您还可以使用*args和**kwargs分别从列表(或任何可Itable)和dicts(或任何映射)传递参数。好的。 接收参数的函数不必知道它们正在被扩展。好的。 例如，python 2的xrange并不明确地期望*args，但因为它采用3个整数作为参数：好的。
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| >>> x = xrange(3) # create our *args - an iterable of 3 integers
>>> xrange(*x) # expand here
xrange(0, 2, 2) |
作为另一个例子，我们可以在str.format中使用dict扩展：好的。
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| >>> foo = 'FOO'
>>> bar = 'BAR'
>>> 'this is foo, {foo} and bar, {bar}'.format(**locals())
'this is foo, FOO and bar, BAR' |
python 3中的新功能：使用仅关键字参数定义函数 在*args后面只能有关键字参数-例如，这里，kwarg2必须作为关键字参数提供-而不是按位置提供：好的。
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| def foo(arg, kwarg=None, *args, kwarg2=None, **kwargs):
return arg, kwarg, args, kwarg2, kwargs |
用途：好的。
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| >>> foo(1,2,3,4,5,kwarg2='kwarg2', bar='bar', baz='baz')
(1, 2, (3, 4, 5), 'kwarg2', {'bar': 'bar', 'baz': 'baz'}) |
另外，*本身也可以用来指示后面只跟关键字参数，而不允许有无限的位置参数。好的。
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| def foo(arg, kwarg=None, *, kwarg2=None, **kwargs):
return arg, kwarg, kwarg2, kwargs |
这里，kwarg2再次必须是一个显式命名的关键字参数：好的。
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| >>> foo(1,2,kwarg2='kwarg2', foo='foo', bar='bar')
(1, 2, 'kwarg2', {'foo': 'foo', 'bar': 'bar'}) |
我们不能再接受无限制的位置参数，因为我们没有*args*：好的。
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| >>> foo(1,2,3,4,5, kwarg2='kwarg2', foo='foo', bar='bar')
Traceback (most recent call last):
File"<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() takes from 1 to 2 positional arguments
but 5 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given |
同样，更简单地说，这里我们要求kwarg以名称命名，而不是按位置命名：好的。
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| def bar(*, kwarg=None):
return kwarg |
在这个例子中，我们看到，如果我们试图按位置传递kwarg，我们会得到一个错误：好的。
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| >>> bar('kwarg')
Traceback (most recent call last):
File"<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bar() takes 0 positional arguments but 1 was given |
我们必须显式地将kwarg参数作为关键字参数传递。好的。
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| >>> bar(kwarg='kwarg')
'kwarg' |
python 2兼容演示 *args和**kwargs是python使用*和**符号的常用习惯用法。这些特定的变量名是不需要的(例如，您可以使用*foos和**bars)，但是偏离惯例很可能会激怒您的Python编码同事。好的。 我们通常在不知道函数将接收什么或传递多少参数时使用这些参数，有时甚至单独命名每个变量都会变得非常混乱和冗余(但在这种情况下，通常显式优于隐式)。好的。 例1好的。 下面的函数描述如何使用它们，并演示行为。注：命名的b参数将由前面的第二个位置参数使用：好的。
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| def foo(a, b=10, *args, **kwargs):
'''
this function takes required argument a, not required keyword argument b
and any number of unknown positional arguments and keyword arguments after
'''
print('a is a required argument, and its value is {0}'.format(a))
print('b not required, its default value is 10, actual value: {0}'.format(b))
# we can inspect the unknown arguments we were passed:
# - args:
print('args is of type {0} and length {1}'.format(type(args), len(args)))
for arg in args:
print('unknown arg: {0}'.format(arg))
# - kwargs:
print('kwargs is of type {0} and length {1}'.format(type(kwargs),
len(kwargs)))
for kw, arg in kwargs.items():
print('unknown kwarg - kw: {0}, arg: {1}'.format(kw, arg))
# But we don't have to know anything about them
# to pass them to other functions.
print('Args or kwargs can be passed without knowing what they are.')
# max can take two or more positional args: max(a, b, c...)
print('e.g. max(a, b, *args)
{0}'.format(
max(a, b, *args)))
kweg = 'dict({0})'.format( # named args same as unknown kwargs
', '.join('{k}={v}'.format(k=k, v=v)
for k, v in sorted(kwargs.items())))
print('e.g. dict(**kwargs) (same as {kweg}) returns:
{0}'.format(
dict(**kwargs), kweg=kweg)) |
我们可以通过help(foo)查看函数签名的在线帮助，它告诉我们好的。
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| foo(a, b=10, *args, **kwargs) |
让我们用foo(1, 2, 3, 4, e=5, f=6, g=7)来调用这个函数好的。 哪些印刷品：好的。
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| a is a required argument, and its value is 1
b not required, its default value is 10, actual value: 2
args is of type <type 'tuple'> and length 2
unknown arg: 3
unknown arg: 4
kwargs is of type <type 'dict'> and length 3
unknown kwarg - kw: e, arg: 5
unknown kwarg - kw: g, arg: 7
unknown kwarg - kw: f, arg: 6
Args or kwargs can be passed without knowing what they are.
e.g. max(a, b, *args)
4
e.g. dict(**kwargs) (same as dict(e=5, f=6, g=7)) returns:
{'e': 5, 'g': 7, 'f': 6} |
例2好的。 我们也可以使用另一个函数来调用它，在这个函数中我们只提供a：好的。
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| def bar(a):
b, c, d, e, f = 2, 3, 4, 5, 6
# dumping every local variable into foo as a keyword argument
# by expanding the locals dict:
foo(**locals()) |
bar(100)印刷品：好的。
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| a is a required argument, and its value is 100
b not required, its default value is 10, actual value: 2
args is of type <type 'tuple'> and length 0
kwargs is of type <type 'dict'> and length 4
unknown kwarg - kw: c, arg: 3
unknown kwarg - kw: e, arg: 5
unknown kwarg - kw: d, arg: 4
unknown kwarg - kw: f, arg: 6
Args or kwargs can be passed without knowing what they are.
e.g. max(a, b, *args)
100
e.g. dict(**kwargs) (same as dict(c=3, d=4, e=5, f=6)) returns:
{'c': 3, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6} |
例3：装饰材料的实际应用好的。 好吧，也许我们还没有看到实用程序。所以假设您在区分代码之前和/或之后有几个具有冗余代码的函数。以下命名函数只是用于说明目的的伪代码。好的。
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| def foo(a, b, c, d=0, e=100):
# imagine this is much more code than a simple function call
preprocess()
differentiating_process_foo(a,b,c,d,e)
# imagine this is much more code than a simple function call
postprocess()
def bar(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None):
preprocess()
differentiating_process_bar(a,b,c,d,e,f)
postprocess()
def baz(a, b, c, d, e, f):
... and so on |
我们可以用不同的方法来处理这个问题，但是我们当然可以用一个修饰器来提取冗余，因此下面的示例演示了*args和**kwargs是如何非常有用的：好的。
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| def decorator(function):
'''function to wrap other functions with a pre- and postprocess'''
@functools.wraps(function) # applies module, name, and docstring to wrapper
def wrapper(*args, **kwargs):
# again, imagine this is complicated, but we only write it once!
preprocess()
function(*args, **kwargs)
postprocess()
return wrapper |
现在，每一个被包装的函数都可以写得更简洁，因为我们已经计算出了冗余度：好的。
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| @decorator
def foo(a, b, c, d=0, e=100):
differentiating_process_foo(a,b,c,d,e)
@decorator
def bar(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None):
differentiating_process_bar(a,b,c,d,e,f)
@decorator
def baz(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None, g=None):
differentiating_process_baz(a,b,c,d,e,f, g)
@decorator
def quux(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None, g=None, h=None):
differentiating_process_quux(a,b,c,d,e,f,g,h) |
通过分解我们的代码(*args和**kwargs允许我们这样做)，我们减少了代码行，提高了可读性和可维护性，并且在我们的程序中有唯一的逻辑规范位置。如果我们需要改变这个结构的任何部分，我们就有一个地方可以进行每一次改变。好的。好啊。
让我们首先了解什么是位置参数和关键字参数。下面是带有位置参数的函数定义示例。
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| def test(a,b,c):
print(a)
print(b)
print(c)
test(1,2,3)
#output:
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这是一个带有位置参数的函数定义。您也可以使用关键字/命名参数来调用它：
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| def test(a,b,c):
print(a)
print(b)
print(c)
test(a=1,b=2,c=3)
#output:
1
2
3 |
现在让我们研究一个带有关键字参数的函数定义示例：
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| def test(a=0,b=0,c=0):
print(a)
print(b)
print(c)
print('-------------------------')
test(a=1,b=2,c=3)
#output :
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------------------------- |
也可以使用位置参数调用此函数：
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| def test(a=0,b=0,c=0):
print(a)
print(b)
print(c)
print('-------------------------')
test(1,2,3)
# output :
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--------------------------------- |
所以我们现在知道了带有位置参数和关键字参数的函数定义。 现在让我们研究一下‘*’操作符和‘*’操作符。 请注意，这些操作员可用于两个领域： a)功能调用 b)功能定义 在函数调用中使用"*"运算符和"*"运算符。 让我们直接举一个例子，然后讨论它。
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| def sum(a,b): #receive args from function calls as sum(1,2) or sum(a=1,b=2)
print(a+b)
my_tuple = (1,2)
my_list = [1,2]
my_dict = {'a':1,'b':2}
# Let us unpack data structure of list or tuple or dict into arguments with help of '*' operator
sum(*my_tuple) # becomes same as sum(1,2) after unpacking my_tuple with '*'
sum(*my_list) # becomes same as sum(1,2) after unpacking my_list with '*'
sum(**my_dict) # becomes same as sum(a=1,b=2) after unpacking by '**'
# output is 3 in all three calls to sum function. |
所以记住 当函数调用中使用"*"或"*"运算符时- "*"运算符将数据结构(如列表或元组)解包为函数定义所需的参数。 "**"运算符将字典解包为函数定义所需的参数。 现在让我们研究一下函数定义中使用的"*"运算符。例子：
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| def sum(*args): #pack the received positional args into data structure of tuple. after applying '*' - def sum((1,2,3,4))
sum = 0
for a in args:
sum+=a
print(sum)
sum(1,2,3,4) #positional args sent to function sum
#output:
10 |
在函数定义中，"*"运算符将接收到的参数打包成一个元组。 现在让我们看看函数定义中使用的"**"示例：
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| def sum(**args): #pack keyword args into datastructure of dict after applying '**' - def sum({a:1,b:2,c:3,d:4})
sum=0
for k,v in args.items():
sum+=v
print(sum)
sum(a=1,b=2,c=3,d=4) #positional args sent to function sum |
在函数定义中，"**"运算符将接收到的参数打包到字典中。 所以请记住： 在函数调用中，"*"将元组或列表的数据结构解包为位置参数或关键字参数，以便由函数定义接收。 在函数调用中，"**"将字典的数据结构解包为位置参数或关键字参数，以便由函数定义接收。 在函数定义中，"*"将位置参数打包为元组。 在函数定义中，**'将关键字参数打包到字典中。
*和**有特别使用在函数参数列表。*implies论点，这是一个名单，**implies论点是一个字典。这允许把任意数量的函数参数
对于你们这些通过例子学习的人！
*的目的是使您能够定义一个函数，该函数可以接受作为列表提供的任意数量的参数(例如f(*myList))。
**的目的是通过提供字典(例如f(**{'x' : 1, 'y' : 2})给您提供函数参数的能力。
让我们通过定义一个函数来说明这一点，它采用两个正态变量x，y，可以接受更多的参数作为myArgs，可以接受更多的参数作为myKW。稍后，我们将演示如何使用myArgDict为y供电。
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| def f(x, y, *myArgs, **myKW):
print("# x = {}".format(x))
print("# y = {}".format(y))
print("# myArgs = {}".format(myArgs))
print("# myKW = {}".format(myKW))
print("# ----------------------------------------------------------------------")
# Define a list for demonstration purposes
myList = ["Left","Right","Up","Down"]
# Define a dictionary for demonstration purposes
myDict = {"Wubba":"lubba","Dub":"dub
<hr><P>从Python的文档：</p><blockquote>
<p>
If there are more positional arguments than there are formal parameter slots, a TypeError exception is raised, unless a formal parameter using the syntax"*identifier" is present; in this case, that formal parameter receives a tuple containing the excess positional arguments (or an empty tuple if there were no excess positional arguments).
</p>
<p>
If any keyword argument does not correspond to a formal parameter name, a TypeError exception is raised, unless a formal parameter using the syntax"**identifier" is present; in this case, that formal parameter receives a dictionary containing the excess keyword arguments (using the keywords as keys and the argument values as corresponding values), or a (new) empty dictionary if there were no excess keyword arguments.
</p>
</blockquote><hr><P>虽然在python 3中已经扩展了star/splat操作符的使用，但我喜欢下表，因为它与这些操作符与函数的使用有关。splat运算符既可用于函数构造，也可用于函数调用：</P>[cc lang="python"] In function construction In function call
=======================================================================
| def f(*args): | def f(a, b):
*args | for arg in args: | return a + b
| print(arg) | args = (1, 2)
| f(1, 2) | f(*args)
----------|--------------------------------|---------------------------
| def f(a, b): | def f(a, b):
**kwargs | return a + b | return a + b
| def g(**kwargs): | kwargs = dict(a=1, b=2)
| return f(**kwargs) | f(**kwargs)
| g(a=1, b=2) |
----------------------------------------------------------------------- |
这确实是为了总结洛林·霍克斯坦的答案，但我觉得这很有帮助。
你可以在Python 3.5，所以使用本listdict，句法，和显示器(settuple，所以有时称为literals)。湖：额外的PEP 488 generalizations解包。
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| >>> (0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8))
(0, 1, 2, 3, 5, 6, 7)
>>> [0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8)]
[0, 1, 2, 3, 5, 6, 7]
>>> {0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8)}
{0, 1, 2, 3, 5, 6, 7}
>>> d = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> e = {'six': 6, 'seven': 7}
>>> {'zero': 0, **d, 'five': 5, **e}
{'five': 5, 'seven': 7, 'two': 2, 'one': 1, 'three': 3, 'six': 6, 'zero': 0} |
它也允许一个多可迭代量unpacked A功能单一的呼叫。
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| >>> range(*[1, 10], *[2])
range(1, 10, 2) |
(感谢mgilson的PEP的链接。)
我想举一个别人没有提到的例子 *也可以打开发电机的包装 python3文档中的示例
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| x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
unzip_x, unzip_y = zip(*zip(x, y)) |
解压x将是[1，2，3]，解压y将是[4，5，6] zip()接收多个iretable参数，并返回一个生成器。
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| zip(*zip(x,y)) -> zip((1, 4), (2, 5), (3, 6)) |
除了函数调用，*和* kwargs args是一流的。所以有hierarchies和避免__init__Python写的方法。相似使用Django框架的CAN湖泊类的代码。
例如，
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| def __init__(self, *args, **kwargs):
for attribute_name, value in zip(self._expected_attributes, args):
setattr(self, attribute_name, value)
if kwargs.has_key(attribute_name):
kwargs.pop(attribute_name)
for attribute_name in kwargs.viewkeys():
setattr(self, attribute_name, kwargs[attribute_name]) |
一个CAN然后收藏指正
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| class RetailItem(Item):
_expected_attributes = Item._expected_attributes + ['name', 'price', 'category', 'country_of_origin']
class FoodItem(RetailItem):
_expected_attributes = RetailItem._expected_attributes + ['expiry_date'] |
然后是instantiated AS的收藏指正
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| food_item = FoodItem(name = 'Jam',
price = 12.0,
category = 'Foods',
country_of_origin = 'US',
expiry_date = datetime.datetime.now()) |
因此，一个新的属性这一收藏指正只理解这类的实例可以调用库收藏指正__init__到卸载位置属性的设置。这是做通过kwargs args和**。这样的代码主要用于kwargs is readable使用命名参数。例如，
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| class ElectronicAccessories(RetailItem):
_expected_attributes = RetailItem._expected_attributes + ['specifications']
# Depend on args and kwargs to populate the data as needed.
def __init__(self, specifications = None, *args, **kwargs):
self.specifications = specifications # Rest of attributes will make sense to parent class.
super(ElectronicAccessories, self).__init__(*args, **kwargs) |
可以instatiated AS
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| usb_key = ElectronicAccessories(name = 'Sandisk',
price = '$6.00',
category = 'Electronics',
country_of_origin = 'CN',
specifications = '4GB USB 2.0/USB 3.0') |
您的代码在这里
* means receive variable arguments as list
** means receive variable arguments as dictionary
Used like the following:
1) single *
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| def foo(*args):
for arg in args:
print(arg)
foo("two", 3) |
输出：
2)现在是**。
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| def bar(**kwargs):
for key in kwargs:
print(key, kwargs[key])
bar(dic1="two", dic2=3) |
输出：
这个例子可以帮助您同时记住Python中的*args、**kwargs甚至super和继承。
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| class base(object):
def __init__(self, base_param):
self.base_param = base_param
class child1(base): # inherited from base class
def __init__(self, child_param, *args) # *args for non-keyword args
self.child_param = child_param
super(child1, self).__init__(*args) # call __init__ of the base class and initialize it with a NON-KEYWORD arg
class child2(base):
def __init__(self, child_param, **kwargs):
self.child_param = child_param
super(child2, self).__init__(**kwargs) # call __init__ of the base class and initialize it with a KEYWORD arg
c1 = child1(1,0)
c2 = child2(1,base_param=0)
print c1.base_param # 0
print c1.child_param # 1
print c2.base_param # 0
print c2.child_param # 1 |
在函数中同时使用这两者的一个好例子是：
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| >>> def foo(*arg,**kwargs):
... print arg
... print kwargs
>>>
>>> a = (1, 2, 3)
>>> b = {'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(*a,**b)
(1, 2, 3)
{'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(a,**b)
((1, 2, 3),)
{'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(a,b)
((1, 2, 3), {'aa': 11, 'bb': 22})
{}
>>>
>>>
>>> foo(a,*b)
((1, 2, 3), 'aa', 'bb')
{} |
DR 它将传递给函数的参数分别打包到函数体内部的list和dict中。当您这样定义函数签名时：
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| def func(*args, **kwds):
# do stuff |
它可以用任意数量的参数和关键字参数调用。非关键字参数打包到函数体内部名为args的列表中，关键字参数打包到函数体内部名为kwds的dict中。
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| func("this","is a list of","non-keyowrd","arguments", keyword="ligma", options=[1,2,3]) |
现在在函数体中，当调用函数时，有两个局部变量：args，它是一个值为["this","is a list of","non-keyword","arguments"]的列表；kwds，它是一个值为dict的列表，它的值为{"keyword" :"ligma","options" : [1,2,3]}。 这也可以反向工作，即从主叫方。例如，如果您有一个函数定义为：
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| def f(a, b, c, d=1, e=10):
# do stuff |
您可以通过解包调用范围中的iterables或映射来调用它：
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| iterable = [1, 20, 500]
mapping = {"d" : 100,"e": 3}
f(*iterable, **mapping)
# That call is equivalent to
f(1, 20, 500, d=100, e=3) |
*args和**kwargs：允许您向函数传递可变数量的参数。 *args用于向函数发送非关键字变长参数列表：
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| def args(normal_arg, *argv):
print ("normal argument:",normal_arg)
for arg in argv:
print("Argument in list of arguments from *argv:", arg)
args('animals','fish','duck','bird') |
将产生：
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| normal argument: animals
Argument in list of arguments from *argv: fish
Argument in list of arguments from *argv: duck
Argument in list of arguments from *argv: bird |
**kwargs* **kwargs允许您将参数的关键字可变长度传递给函数。如果要在函数中处理命名参数，应该使用**kwargs。
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| def who(**kwargs):
if kwargs is not None:
for key, value in kwargs.items():
print ("Your %s is %s." %(key,value))
who (name="Nikola", last_name="Tesla", birthday ="7.10.1856", birthplace ="Croatia") |
将产生：
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| Your name is Nikola.
Your last_name is Tesla.
Your birthday is 7.10.1856.
Your birthplace is Croatia. |
- def foo(param1, *param2):是一种可以接受*param2任意数量值的方法。
- def bar(param1, **param2):是一种使用*param2的键可以接受任意数量的值的方法。
- param1是一个简单的参数。
例如，在Java中实现VARARGS的语法如下：
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| accessModifier methodName(datatype… arg) {
// method body
} |
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