Python自动化办公应用学习笔记30—函数的参数

一、函数的参数

1. 形参:

o 定义： 在函数定义时，声明在函数名后面括号中的变量。

o 作用： 它们是函数内部的占位符变量，用于接收函数被调用时传入的实际值。

o 生命周期： 在函数被调用时创建，在函数执行结束时销毁（对于大多数语言和情况）。

def greet(name, message): # `name` 和 `message` 是形参

print(f"{message}, {name}!")

2. 实参:

o 定义： 在函数调用时，传入函数括号中的具体值或表达式。

o 作用： 它们是实际提供给函数处理的数据，这些值在调用时会被赋给对应的形参。

greet("Alice", "Hello") # `"Alice"` 和 `"Hello"` 是实参

# 输出: Hello, Alice!

3. 可选参数和可变数量参数

o 在定义函数时，可以为参数指定默认值，使其成为可选参数。调用函数时，如果未传入对应参数值，则使用默认值。

o 由于函数调用按顺序匹配参数，可选参数必须定义在非可选参数的后面。

o 在函数定义时，也可以使用可变数量参数，通过在参数名前添加星号（*）实现。带有星号的可变参数通常位于参数列表末尾。调用时，传入的额外位置参数会被收集到一个元组中。

二、参数类型 (按定义和使用方式分类)

1. 位置参数 (Positional Arguments):

o 定义： 最常见的参数类型。实参的传递顺序必须与函数定义时形参的声明顺序严格一致。

def power(base, exponent):

return base ** exponent

result = power(2, 3) # 位置参数：2 对应 base, 3 对应 exponent -> 8

result = power(3, 2) # 3 对应 base, 2 对应 exponent -> 9

# result = power(3) # 错误！缺少一个必需的位置参数 `exponent`

2. 关键字参数 (Keyword Arguments / Named Arguments):

o 定义： 在函数调用时，显式地指定形参的名字并用等号 = 为其赋值。实参的顺序可以不按形参定义的顺序。

o 优点： 提高代码可读性，特别是在参数较多或含义不直观时；允许省略有默认值的参数。

def describe_pet(pet_name, animal_type='dog'):

print(f"I have a {animal_type} named {pet_name}.")

# 位置参数

describe_pet('Whiskers', 'cat') # I have a cat named Whiskers.

# 关键字参数 (顺序可变)

describe_pet(animal_type='hamster', pet_name='Harry') # I have a hamster named Harry.

describe_pet(pet_name='Willie') # 使用默认值 animal_type='dog': I have a dog named Willie.

3. 默认参数 (Default Arguments):

o 定义： 在函数定义时为形参指定一个默认值。如果在函数调用时没有为该形参提供实参，则使用这个默认值。

o 作用： 使函数更灵活，减少调用时需要传递的参数数量。

o 声明位置： 带默认值的形参通常放在参数列表的末尾。这样，在调用时位置参数可以优先赋值给没有默认值的形参。

o 示例： 见上面 describe_pet 函数中的 animal_type='dog'。

4. 可变长度参数 (Variable-Length Arguments / Varargs):

o 定义： 允许函数接受任意数量的位置参数或关键字参数。

o 类型：

§ *args (收集位置参数): 在形参名前加一个星号 * (如 *args)。函数内部会将所有传入的额外位置参数收集到一个元组 (tuple) 中。

§ kwargs (收集关键字参数): 在形参名前加两个星号 ** (如 **kwargs)。函数内部会将所有传入的未匹配的关键字参数收集到一个字典 (dictionary)** 中，键是参数名，值是参数值。

o 用途： 编写非常通用的函数；包装或修饰其他函数；处理事先不确定参数数量的场景。

def make_pizza(size, *toppings, **details):

"""制作一个披萨"""

print(f"Making a {size}-inch pizza.")

print("Toppings:")

for topping in toppings: # toppings 是一个元组

print(f" - {topping}")

if details: # details 是一个字典

print("Details:")

for key, value in details.items():

print(f" - {key}: {value}")

make_pizza(12, 'pepperoni', 'mushrooms', 'olives', crust='thick', extra_cheese=True)

# 输出:

# Making a 12-inch pizza.

# Toppings:

# - pepperoni

# - mushrooms

# - olives

# Details:

# - crust: thick

# - extra_cheese: True

5. 强制关键字参数 (Keyword-Only Arguments) (Python 特有):

o 定义： 在函数定义中，出现在 * 或 *args 之后的形参。调用者必须使用关键字参数的形式来传递值给这些参数。

o 目的： 强制提高代码可读性，避免位置参数顺序带来的歧义，尤其是在参数较多或含义相近时。

def register_user(name, email, *, country, phone): # country 和 phone 是强制关键字参数

# ... 注册逻辑 ...

# 正确调用 (必须用关键字)

register_user("Alice", "alice@example.com", country="USA", phone="123-4567")

# 错误调用 (尝试用位置参数)

# register_user("Bob", "bob@example.com", "UK", "987-6543") # TypeError

注意事项

1. 参数顺序： 通常顺序是：无默认值的位置参数 -> 有默认值的位置参数 -> *args -> 强制关键字参数 -> **kwargs。具体规则因语言而异。

2. 避免过多参数： 如果一个函数参数非常多（如超过 7 个），通常意味着函数设计过于复杂，考虑将其拆分成更小的函数或使用对象/数据结构封装相关参数。

3. 参数命名： 使用清晰、描述性强的参数名，提高代码可读性。

4. 不可变 vs 可变对象： 理解参数传递机制时，要清楚实参是基本类型（不可变）还是对象/引用（可变）。对不可变对象（如 Python 中的数字、字符串、元组）在函数内的修改（重新赋值）不会影响外部；对可变对象（如列表、字典）内部状态的修改会影响外部。

5. 副作用： 通过引用或可变对象修改外部状态会产生副作用。虽然有时必要，但应谨慎使用，并明确在文档中说明，因为它们会使程序逻辑更难追踪和调试。纯函数（输入相同则输出相同，无副作用）通常是更理想的设计。

6. 文档： 使用文档字符串清晰地说明每个参数的目的、类型（如果语言不强制静态类型）和含义，特别是对于可选参数和默认值。