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))

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))

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

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

*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。

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。