*args和**kwargs是什么意思？
def foo(x, y, *args):
def bar(x, y, **kwargs):
从Python文档中：
如果位置参数多于形式参数槽，则会引发TypeError异常，除非存在使用语法“*identifier”的形式参数；在这种情况下，该形参接收包含多余位置参数的元组（如果没有多余位置参数，则为空元组）。如果任何关键字参数与正式参数名称不对应，则会引发TypeError异常，除非存在使用语法“**标识符”的正式参数；在这种情况下，该形参接收包含多余关键字参数的字典（使用关键字作为关键字，将参数值作为对应值），如果没有多余关键字参数，则接收（新的）空字典。
*args和**kwargs是一种常见的习惯用法，允许任意数量的函数参数，如Python文档中关于定义函数的更多章节所述。
*参数将以元组的形式提供所有函数参数：
def foo(*args):
for a in args:
print(a)
foo(1)
# 1
foo(1,2,3)
# 1
# 2
# 3
**kwargs会给你所有关键字参数，但与作为字典的形式参数相对应的参数除外。
def bar(**kwargs):
for a in kwargs:
print(a, kwargs[a])
bar(name='one', age=27)
# name one
# age 27
这两种习惯用法都可以与普通参数混合使用，以允许使用一组固定参数和一些可变参数：
def foo(kind, *args, **kwargs):
pass
也可以使用其他方式：
def foo(a, b, c):
print(a, b, c)
obj = {'b':10, 'c':'lee'}
foo(100,**obj)
# 100 10 lee
*l习惯用法的另一个用法是在调用函数时打开参数列表。
def foo(bar, lee):
print(bar, lee)
l = [1,2]
foo(*l)
# 1 2
在Python 3中，可以在赋值的左侧使用*l（Extended Iterable Unpacking），尽管它在上下文中给出了一个列表而不是元组：
first, *rest = [1,2,3,4]
first, *l, last = [1,2,3,4]
Python 3还添加了新的语义（参见PEP 3102）：
def func(arg1, arg2, arg3, *, kwarg1, kwarg2):
pass
例如，以下命令在python 3中有效，但在python 2中无效：
>>> x = [1, 2]
>>> [*x]
[1, 2]
>>> [*x, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
>>> x = {1:1, 2:2}
>>> x
{1: 1, 2: 2}
>>> {**x, 3:3, 4:4}
{1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4}
这样的函数只接受3个位置参数，*之后的所有参数只能作为关键字参数传递。
注：
语义上用于传递关键字参数的Python dict是任意排序的。然而，在Python 3.6中，关键字参数保证记住插入顺序。“**kwargs中元素的顺序现在对应于关键字参数传递给函数的顺序。”-Python3.6中的新功能事实上，CPython 3.6中的所有dict都将记住插入顺序作为实现细节，这在Python 3.7中成为标准。
单*表示可以有任意数量的额外位置参数。foo（）可以像foo（1,2,3,4,5）一样调用。在foo（）的主体中，param2是一个包含2-5的序列。
双**表示可以有任意数量的额外命名参数。bar（）可以像bar（1，a=2，b=3）一样调用。在bar（）的主体中，param2是一个字典，其中包含｛‘a‘：2，‘b‘：3｝
使用以下代码：
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)
输出为
1
(2, 3, 4, 5)
1
{'a': 2, 'b': 3}
还值得注意的是，在调用函数时也可以使用*和**。这是一个快捷方式，允许您直接使用列表/元组或字典将多个参数传递给函数。例如，如果您具有以下功能：
def foo(x,y,z):
print("x=" + str(x))
print("y=" + str(y))
print("z=" + str(z))
您可以执行以下操作：
>>> 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
注意：mydict中的键必须与函数foo的参数完全相同。否则将抛出TypeError：
>>> 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'
**（双星）和*（星）对参数有什么作用？
它们允许定义函数以接受，并允许用户传递任意数量的参数、位置（*）和关键字（**）。
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。
**kwargs允许任意数量的可选关键字参数（参数），这些参数将在名为kwargs的dict中。
您可以（也应该）选择任何合适的名称，但如果目的是让参数具有非特定语义，args和kwargs是标准名称。
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（或任何可迭代的）和dicts（或任何映射）传递参数。
接收参数的函数不必知道它们正在扩展。
例如，Python 2的xrange不明确期望*args，但因为它接受3个整数作为参数：
>>> 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：
>>> 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：使用仅关键字的参数定义函数
您可以在*args之后使用仅关键字的参数，例如，在这里，kwarg2必须作为关键字参数给出，而不是位置：
def foo(arg, kwarg=None, *args, kwarg2=None, **kwargs):
return arg, kwarg, args, kwarg2, kwargs
用法：
>>> foo(1,2,3,4,5,kwarg2='kwarg2', bar='bar', baz='baz')
(1, 2, (3, 4, 5), 'kwarg2', {'bar': 'bar', 'baz': 'baz'})
此外，*可以单独使用，表示后面只有关键字参数，而不允许无限制的位置参数。
def foo(arg, kwarg=None, *, kwarg2=None, **kwargs):
return arg, kwarg, kwarg2, kwargs
这里，kwarg2也必须是显式命名的关键字参数：
>>> foo(1,2,kwarg2='kwarg2', foo='foo', bar='bar')
(1, 2, 'kwarg2', {'foo': 'foo', 'bar': 'bar'})
而且我们不能再接受无限制的位置参数，因为我们没有*args*：
>>> 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按名称而不是按位置给出：
def bar(*, kwarg=None):
return kwarg
在这个例子中，我们看到，如果我们试图在位置上传递kwarg，我们会得到一个错误：
>>> bar('kwarg')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bar() takes 0 positional arguments but 1 was given
我们必须将kwarg参数作为关键字参数显式传递。
>>> bar(kwarg='kwarg')
'kwarg'
Python 2兼容演示
*args（通常称为“星号args”）和**kwargs（星号可以通过表示“kwargs”来暗示，但要明确表示为“双星kwargs）是Python使用*和**表示法的常见习惯用法。这些特定的变量名是不需要的（例如，您可以使用*foos和**bars），但背离惯例可能会激怒您的Python程序员。
当我们不知道函数将接收什么或传递多少参数时，我们通常会使用这些参数，有时甚至在单独命名每个变量时，也会变得非常混乱和冗余（但这是一种通常显式优于隐式的情况）。
示例1
以下函数描述如何使用它们，并演示其行为。请注意，命名的b参数将被前面的第二个位置参数使用：
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) \n{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: \n{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
foo(a, b=10, *args, **kwargs)
让我们用foo（1，2，3，4，e＝5，f＝6，g＝7）调用这个函数
其打印：
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}
示例2
我们也可以使用另一个函数来调用它，我们只需在其中提供一个：
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())
条形图（100）打印：
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}
示例3：装饰器中的实际用法
好吧，也许我们还没有看到实用程序。因此，假设您在区分代码之前和/或之后有多个冗余代码的函数。以下命名函数只是用于说明目的的伪代码。
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
我们可能能够以不同的方式处理这一点，但我们肯定可以使用装饰器提取冗余，因此下面的示例演示了*args和**kwargs是如何非常有用的：
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，每个包装的函数都可以写得更简洁，因为我们已经考虑了冗余：
@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，并为程序中的逻辑提供了唯一的规范位置。如果我们需要改变这个结构的任何一部分，我们有一个地方可以做每一个改变。
除了函数调用之外，*args和**kwargs在类层次结构中也很有用，并且还可以避免在Python中编写__init__方法。类似的用法可以在Django代码等框架中看到。
例如
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])
子类可以是
class RetailItem(Item):
_expected_attributes = Item._expected_attributes + ['name', 'price', 'category', 'country_of_origin']
class FoodItem(RetailItem):
_expected_attributes = RetailItem._expected_attributes + ['expiry_date']
然后将子类实例化为
food_item = FoodItem(name = 'Jam',
price = 12.0,
category = 'Foods',
country_of_origin = 'US',
expiry_date = datetime.datetime.now())
此外，具有仅对该子类实例有意义的新属性的子类可以调用基类__init__来卸载属性设置。这是通过*args和**kwargs完成的。kwargs主要用于使用命名参数使代码可读。例如
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)
其可以被初始化为
usb_key = ElectronicAccessories(name = 'Sandisk',
price = '$6.00',
category = 'Electronics',
country_of_origin = 'CN',
specifications = '4GB USB 2.0/USB 3.0')
完整的代码在这里
在Python 3.5中，您还可以在列表、字典、元组和集合显示（有时也称为文字）中使用此语法。参见PEP 488：其他解包概括。
>>> (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}
它还允许在单个函数调用中解包多个可迭代项。
>>> range(*[1, 10], *[2])
range(1, 10, 2)
（感谢mgilson提供PEP链接。）
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。
def test(a,b,c):
print(a)
print(b)
print(c)
test(1,2,3)
#output:
1
2
3
这是一个带有位置参数的函数定义。也可以使用关键字/命名参数调用它：
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：
def test(a=0,b=0,c=0):
print(a)
print(b)
print(c)
print('-------------------------')
test(a=1,b=2,c=3)
#output :
1
2
3
-------------------------
也可以使用位置参数调用此函数：
def test(a=0,b=0,c=0):
print(a)
print(b)
print(c)
print('-------------------------')
test(1,2,3)
# output :
1
2
3
---------------------------------
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“*”运算符和“**”运算符。
请注意，这些运算符可用于两个区域：
a） 函数调用
b） 函数定义
在函数调用中使用“*”运算符和“**”运算符。
让我们直接讲一个例子，然后讨论它。
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
在函数调用中使用“*”或“**”运算符时-
“*”运算符将列表或元组等数据结构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。
现在让我们研究函数定义中使用的“*”运算符。例子：
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，“*”运算符将收到的参数打包到一个元组中。
现在让我们看看函数定义中使用的“**”示例：
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要由函数定义接收的位置或关键字参数。
在函数调用中，“**”将字典的数据结构解包为函数定义要接收的位置或关键字参数。
在函数定义中，“*”将位置参数打包到元组中。
在函数定义中，“**”将关键字参数打包到字典中。
在函数中同时使用两者的一个好例子是：
>>> 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')
{}
我想举一个别人没有提到的例子
*也可以打开发电机
Python3文档中的示例
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
unzip_x, unzip_y = zip(*zip(x, y))
unzip x将为（1，2，3），unzip y将为（4，5，6）
zip（）接收多个iretable参数，并返回一个生成器。
zip(*zip(x,y)) -> zip((1, 4), (2, 5), (3, 6))
这个示例将帮助您立即记住Python中的*args、**kwargs甚至super和继承。
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
此表便于在函数构造和函数调用中使用*和**：
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) |
-----------------------------------------------------------------------
这真的只是用来概括洛林·霍希斯坦的答案，但我觉得它很有用。
相关地：在Python 3中扩展了星形/splat运算符的用法
*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可变长度参数列表：
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：
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
**夸尔斯*
**kwargs允许您向函数传递关键字可变长度的参数。如果要处理函数中的命名参数，应使用**kwargs。
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：
Your name is Nikola.
Your last_name is Tesla.
Your birthday is 7.10.1856.
Your birthplace is Croatia.
对于那些通过实例学习的人！
*的目的是让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}））来提供函数的参数。
让我们通过定义一个函数来展示这一点，该函数接受两个正常变量x，y，并且可以接受更多的参数作为myArgs，并且可以接收更多的参数为myKW。稍后，我们将展示如何使用myArgDict喂养y。
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"}
# Define a dictionary to feed y
myArgDict = {'y': "Why?", 'y0': "Why not?", "q": "Here is a cue!"}
# The 1st elem of myList feeds y
f("myEx", *myList, **myDict)
# x = myEx
# y = Left
# myArgs = ('Right', 'Up', 'Down')
# myKW = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# ----------------------------------------------------------------------
# y is matched and fed first
# The rest of myArgDict becomes additional arguments feeding myKW
f("myEx", **myArgDict)
# x = myEx
# y = Why?
# myArgs = ()
# myKW = {'y0': 'Why not?', 'q': 'Here is a cue!'}
# ----------------------------------------------------------------------
# The rest of myArgDict becomes additional arguments feeding myArgs
f("myEx", *myArgDict)
# x = myEx
# y = y
# myArgs = ('y0', 'q')
# myKW = {}
# ----------------------------------------------------------------------
# Feed extra arguments manually and append even more from my list
f("myEx", 4, 42, 420, *myList, *myDict, **myDict)
# x = myEx
# y = 4
# myArgs = (42, 420, 'Left', 'Right', 'Up', 'Down', 'Wubba', 'Dub')
# myKW = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# ----------------------------------------------------------------------
# Without the stars, the entire provided list and dict become x, and y:
f(myList, myDict)
# x = ['Left', 'Right', 'Up', 'Down']
# y = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# myArgs = ()
# myKW = {}
# ----------------------------------------------------------------------
注意事项
**专为词典保留。非可选参数赋值首先发生。不能两次使用非可选参数。如果适用，**必须始终在*之后。
*表示以元组形式接收变量参数
**表示接收变量参数作为字典
使用方式如下：
1） 单个*
def foo(*args):
for arg in args:
print(arg)
foo("two", 3)
输出：
two
3
2） 现在**
def bar(**kwargs):
for key in kwargs:
print(key, kwargs[key])
bar(dic1="two", dic2=3)
输出：
dic1 two
dic2 3
def foo（param1，*param2）：是一个可以接受任意数量的*param2值的方法，def bar（param1，**param2）：是一种方法，可以接受任意数量的带有*param2键的值param1是一个简单的参数。
例如，在Java中实现varargs的语法如下：
accessModifier methodName(datatype… arg) {
// method body
}
TL；博士
它将传递给函数的参数分别打包到函数体中的list和dict中。当您这样定义函数签名时：
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。非关键字参数被打包到函数体内名为args的列表中，关键字参数被包装到函数体内称为kwds的dict中。
func("this", "is a list of", "non-keyowrd", "arguments", keyword="ligma", options=[1,2,3])
现在在函数体内部，当调用函数时，有两个局部变量，args是一个值为[“this”，“is a list of”，“non-keyword”，“arguments”]的列表，kwds是一个具有值为{“keyword”：“ligma”，“options”：[1，2]}的dict
这也反过来起作用，即从呼叫者一侧起。例如，如果函数定义为：
def f(a, b, c, d=1, e=10):
# do stuff
您可以通过打开调用范围中的可迭代项或映射来调用它：
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)
根据尼克的回答。。。
def foo(param1, *param2):
print(param1)
print(param2)
def bar(param1, **param2):
print(param1)
print(param2)
def three_params(param1, *param2, **param3):
print(param1)
print(param2)
print(param3)
foo(1, 2, 3, 4, 5)
print("\n")
bar(1, a=2, b=3)
print("\n")
three_params(1, 2, 3, 4, s=5)
输出：
1
(2, 3, 4, 5)
1
{'a': 2, 'b': 3}
1
(2, 3, 4)
{'s': 5}
基本上，任何数量的位置参数都可以使用*args，任何命名参数（或kwargs又名关键字参数）都可以使用**kwargs。
上下文
python 3.x使用打开包装**与字符串格式一起使用
与字符串格式一起使用
除了本主题中的答案之外，还有一个其他地方没有提到的细节。这扩展了Brad Solomon的答案
使用python str.format时，使用**解包也很有用。
这有点类似于使用python f-string f-string所做的操作，但增加了声明dict以保存变量的开销（f-string不需要dict）。
快速示例
## init vars
ddvars = dict()
ddcalc = dict()
pass
ddvars['fname'] = 'Huomer'
ddvars['lname'] = 'Huimpson'
ddvars['motto'] = 'I love donuts!'
ddvars['age'] = 33
pass
ddcalc['ydiff'] = 5
ddcalc['ycalc'] = ddvars['age'] + ddcalc['ydiff']
pass
vdemo = []
## ********************
## single unpack supported in py 2.7
vdemo.append('''
Hello {fname} {lname}!
Today you are {age} years old!
We love your motto "{motto}" and we agree with you!
'''.format(**ddvars))
pass
## ********************
## multiple unpack supported in py 3.x
vdemo.append('''
Hello {fname} {lname}!
In {ydiff} years you will be {ycalc} years old!
'''.format(**ddvars,**ddcalc))
pass
## ********************
print(vdemo[-1])
TL；博士
以下是python编程中*和**的6种不同用例：
要使用*args:def foo（*args）：pass接受任意数量的位置参数，这里foo接受任意数目的位置参数，即，以下调用是有效的foo（1）、foo（2，'bar'）若要使用**kwargs:def foo（**kwargs）：pass接受任意数量的关键字参数，此处“foo”接受任意数量关键字参数，即，以下调用是有效的foo（name='Tom'）、foo（name='Tom'，age=33）要使用*args，**kwargs:def foo（*args、**kwargs）：pass接受任意数量的位置和关键字参数，这里foo接受任意数目的位置和关键词参数，即，以下调用是有效的foo（1，name='Tom'）、foo（2，'bar'，name='Tom'，age=33）要使用*：def foo（pos1，pos2，*，kwarg1）：pass强制只接受关键字参数，这里*表示foo只接受pos2之后的关键字参数，因此foo（1，2，3）引发TypeError，但foo（1,2，kwarg1=3）正常。为了表示对更多位置参数不再感兴趣，请使用*_（注意：这只是一个约定）：def foo（bar，baz，*_）：pass表示（按照约定）foo在工作中只使用bar和baz参数，而忽略其他参数。为了表示对更多关键字参数不再感兴趣，请使用**_（注意：这只是一个约定）：def foo（bar，baz，**_）：pass意味着（按照约定）foo在工作中只使用bar和baz参数，而忽略其他参数。
好处：从python 3.8开始，可以在函数定义中使用/来强制执行仅限位置的参数。在以下示例中，参数a和b仅是位置性的，而c或d可以是位置性或关键字，e或f必须是关键字：
def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
pass
好处2：对同一个问题的回答也带来了一个新的视角，它分享了*和**在函数调用、函数签名、for循环等方面的含义。
给定一个有3项作为参数的函数
sum = lambda x, y, z: x + y + z
sum(1,2,3) # sum 3 items
sum([1,2,3]) # error, needs 3 items, not 1 list
x = [1,2,3][0]
y = [1,2,3][1]
z = [1,2,3][2]
sum(x,y,z) # ok
sum(*[1,2,3]) # ok, 1 list becomes 3 items
想象一下这个玩具有一个三角形、一个圆形和一个长方形的袋子。那个包不太合身。你需要打开袋子，取出这3件物品，现在它们就可以了。Python*运算符执行此解包过程。
*args（或*any）表示每个参数
def any_param(*param):
pass
any_param(1)
any_param(1,1)
any_param(1,1,1)
any_param(1,...)
注意：不能将参数传递给*args
def any_param(*param):
pass
any_param() # will work correct
*参数的类型为元组
def any_param(*param):
return type(param)
any_param(1) #tuple
any_param() # tuple
用于访问不使用的元素*
def any(*param):
param[0] # correct
def any(*param):
*param[0] # incorrect
**千瓦时
**kwd或**任何这是字典类型
def func(**any):
return type(any) # dict
def func(**any):
return any
func(width="10",height="20") # {width="10",height="20")
带*Args和**kwargs的“无限”Args
*args和**kwargs只是向函数输入无限字符的一种方式，例如：
def print_all(*args, **kwargs):
print(args) # print any number of arguments like: "print_all("foo", "bar")"
print(kwargs.get("to_print")) # print the value of the keyworded argument "to_print"
# example:
print_all("Hello", "World", to_print="!")
# will print:
"""
('Hello', 'World')
!
"""
*args是一个特殊的参数，可以将0个或多个（位置）参数作为元组。**kwargs是一个特殊的参数，可以将0个或多个（关键字）参数作为字典。
*在Python中，有两种参数位置参数和关键字参数：
*参数：
例如，*args可以采用0个或多个参数作为元组，如下所示：
↓
def test(*args):
print(args)
test() # Here
test(1, 2, 3, 4) # Here
test((1, 2, 3, 4)) # Here
test(*(1, 2, 3, 4)) # Here
输出：
()
(1, 2, 3, 4)
((1, 2, 3, 4),)
(1, 2, 3, 4)
并且，当打印*参数时，将打印4个数字，不带括号和逗号：
def test(*args):
print(*args) # Here
test(1, 2, 3, 4)
输出：
1 2 3 4
并且，args具有元组类型：
def test(*args):
print(type(args)) # Here
test(1, 2, 3, 4)
输出：
<class 'tuple'>
但是，*参数没有类型：
def test(*args):
print(type(*args)) # Here
test(1, 2, 3, 4)
输出（错误）：
TypeError:type（）需要1或3个参数
并且，正常参数可以放在*args之前，如下所示：
↓ ↓
def test(num1, num2, *args):
print(num1, num2, args)
test(1, 2, 3, 4)
输出：
1 2 (3, 4)
但是，**kwargs不能放在*args之前，如下所示：
↓
def test(**kwargs, *args):
print(kwargs, args)
test(num1=1, num2=2, 3, 4)
输出（错误）：
语法错误：无效语法
而且，正常参数不能放在*args之后，如下所示：
↓ ↓
def test(*args, num1, num2):
print(args, num1, num2)
test(1, 2, 3, 4)
输出（错误）：
TypeError:test（）缺少2个必需的仅关键字参数：“num1”和“num2”
但是，如果正常参数具有默认值，则可以将它们放在*args之后，如下所示：
↓ ↓
def test(*args, num1=100, num2=None):
print(args, num1, num2)
test(1, 2, num1=3, num2=4)
输出：
(1, 2) 3 4
此外，**kwargs可以放在*args之后，如下所示：
↓
def test(*args, **kwargs):
print(args, kwargs)
test(1, 2, num1=3, num2=4)
输出：
(1, 2) {'num1': 3, 'num2': 4}
**克瓦格斯：
例如，**kwargs可以使用0个或多个参数作为字典，如下所示：
↓
def test(**kwargs):
print(kwargs)
test() # Here
test(name="John", age=27) # Here
test(**{"name": "John", "age": 27}) # Here
输出：
{}
{'name': 'John', 'age': 27}
{'name': 'John', 'age': 27}
并且，当打印*kwargs时，将打印两个键：
def test(**kwargs):
print(*kwargs) # Here
test(name="John", age=27)
输出：
name age
并且，kwargs具有dict类型：
def test(**kwargs):
print(type(kwargs)) # Here
test(name="John", age=27)
输出：
<class 'dict'>
但是，*kwargs和**kwargs没有类型：
def test(**kwargs):
print(type(*kwargs)) # Here
test(name="John", age=27)
def test(**kwargs):
print(type(**kwargs)) # Here
test(name="John", age=27)
输出（错误）：
TypeError:type（）需要1或3个参数
并且，正常参数可以放在**kwargs之前，如下所示：
↓ ↓
def test(num1, num2, **kwargs):
print(num1, num2, kwargs)
test(1, 2, name="John", age=27)
输出：
1 2 {'name': 'John', 'age': 27}
此外，*args可以放在**kwargs之前，如下所示：
↓
def test(*args, **kwargs):
print(args, kwargs)
test(1, 2, name="John", age=27)
输出：
(1, 2) {'name': 'John', 'age': 27}
并且，正常参数和*args不能放在**kwargs之后，如下所示：
↓ ↓
def test(**kwargs, num1, num2):
print(kwargs, num1, num2)
test(name="John", age=27, 1, 2)
↓
def test(**kwargs, *args):
print(kwargs, args)
test(name="John", age=27, 1, 2)
输出（错误）：
语法错误：无效语法
对于*args和**kwargs：
实际上，您可以为*args和**kwargs使用其他名称，如下所示*args和**kwargs通常使用：
↓ ↓
def test(*banana, **orange):
print(banana, orange)
test(1, 2, num1=3, num2=4)
输出：
(1, 2) {'num1': 3, 'num2': 4}
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