函数的参数
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。
Python 的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
位置参数
我们先写一个计算
def power(x):
return x * x
对于 power(x) 函数，参数 x 就是一个位置参数。
当我们调用 power 函数时，必须传入有且仅有的一个参数 x:
>>> power(5)
25
>>> power(15)
225
现在，如果我们要计算 power3 函数，但是如果要计算
您也许想到了，可以把 power(x) 修改为 power(x, n)，用来计算 xn，说干就干:
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
对于这个修改后的 power(x, n) 函数，可以计算任意 n 次方:
>>> power(5, 2)
25
>>> power(5, 3)
125
修改后的 power(x, n) 函数有两个参数: x 和 n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数 x 和 n。
默认参数
新的 power(x, n) 函数定义没有问题，但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:
>>> power(5)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'
Python 的错误信息很明确: 调用函数 power() 缺少了一个位置参数 n。
这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
这样，当我们调用 power(5) 时，相当于调用 power(5, 2):
>>> power(5)
25
>>> power(5, 2)
25
而对于 n > 2 的其他情况，就必须明确地传入 n，比如 power(5, 3)。
从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意:
必选参数在前，默认参数在后，否则 Python 的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面)；
设置默认参数: 当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
优点
最大的好处是能降低调用函数的难度。
举个例子，我们写个一年级小学生注册的函数，需要传入 name 和 gender 两个参数:
def enroll(name, gender):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
这样，调用 enroll() 函数只需要传入两个参数:
>>> enroll('Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F
如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办? 这样会使得调用函数的复杂度大大增加。
我们可以把年龄和城市设为默认参数:
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数:
>>> enroll('Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F
age: 6
city: Beijing
只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息:
enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
可见，默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。
有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，比如调用 enroll('Bob', 'M', 7)，意思是，除了 name，gender 这两个参数外，最后 1 个参数应用在参数 age 上，city 参数由于没有提供，仍然使用默认值。
也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。比如调用 enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')，意思是，city 参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。
缺点
默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下:
先定义一个函数，传入一个 list，添加一个 END 再返回:
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
当您正常调用时，结果似乎不错:
>>> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
当您使用默认参数调用时，一开始结果也是对的:
>>> add_end()
['END']
但是，再次调用 add_end() 时，结果就不对了:
>>> add_end()
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']
很多初学者很疑惑，默认参数是 []，但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了 'END' 后的 list。
原因解释如下:
Python 函数在定义的时候，默认参数 L 的值就被计算出来了，即 [] ，因为默认参数 L 也是一个变量，它指向对象 []，每次调用该函数，如果改变了 L 的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的 [] 了。
注意
定义默认参数要牢记一点: 默认参数必须指向不变对象!
要修改上面的例子，我们可以用 None 这个不变对象来实现:
def add_end(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
现在，无论调用多少次，都不会有问题:
>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END']
尽可能使用不变对象
为什么要设计 str、None 这样的不变对象呢? 因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
可变参数
在 Python 函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是 1 个、2 个到任意个，还可以是 0 个。
我们以数学题为例子，给定一组数字 a，b，c……，请计算
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把 a，b，c……作为一个 list 或 tuple 传进来，这样，函数可以定义如下:
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
但是调用的时候，需要先组装出一个 list 或 tuple:
>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84
如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样:
>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84
所以，我们把函数的参数改为可变参数:
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n* n
return sum
定义可变参数和定义一个 list 或 tuple 参数相比，仅仅在参数前面加了一个 * 号。在函数内部，参数 numbers 接收到的是一个 tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括 0 个参数:
>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0
如果已经有一个 list 或者 tuple，要调用一个可变参数怎么办? 可以这样做:
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14
这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以 Python 允许您在 list 或 tuple 前面加一个 * 号，把 list 或 tuple 的元素变成可变参数传进去:
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14
*nums 表示把 nums 这个 list 的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。
关键字参数
可变参数允许您传入 0 个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个 tuple。而关键字参数允许您传入 0 个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个 dict。请看示例:
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
函数 person 除了必选参数 name 和 age 外，还接受关键字参数 kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数:
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数:
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
关键字参数有什么用? 它可以扩展函数的功能。比如，在 person 函数里，我们保证能接收到 name 和 age 这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想您正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似，也可以先组装出一个 dict，然后，把该 dict 转换为关键字参数传进去:
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
当然，上面复杂的调用可以用简化的写法:
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
**extra 表示把 extra 这个 dict 的所有 key-value 用关键字参数传入到函数的 **kw 参数，kw 将获得一个 dict，注意 kw 获得的 dict 是 extra 的一份拷贝，对 kw 的改动不会影响到函数外的 extra。
命名关键字参数
对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过 kw 检查。
仍以 person() 函数为例，我们希望检查是否有 city 和 job 参数:
def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
# 有 city 参数
pass
if 'job' in kw:
# 有 job 参数
pass
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收 city 和 job 作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数 **kw 不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符 *，* 后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下:
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符 * 了:
def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错:
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
由于调用时缺少参数名 city 和 job，Python 解释器把这 4 个参数均视为位置参数，但 person() 函数仅接受 2 个位置参数。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用:
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
由于命名关键字参数 city 具有默认值，调用时，可不传入 city 参数:
>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个 * 作为特殊分隔符。如果缺少 *，Python 解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:
def person(name, age, city, job):
# 缺少 *，city 和 job 被视为位置参数
pass
参数组合
在 Python 中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这 5 种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是: 必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
比如定义一个函数，包含上述若干种参数:
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
在函数调用的时候，Python 解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
>>> f1(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
最神奇的是通过一个 tuple 和 dict，您也可以调用上述函数:
>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> args = (1, 2, 3)
>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
>>> f2(*args,**kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
所以，对于任意函数，都可以通过类似 func(*args, **kw) 的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
提示
虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。
小结
Python 的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。
默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误!
要注意定义可变参数和关键字参数的语法:
*args 是可变参数，args 接收的是一个 tuple；
**kw 是关键字参数，kw 接收的是一个 dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:
可变参数既可以直接传入: func(1, 2, 3)，又可以先组装 list 或 tuple，再通过 *args 传入: func(*(1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入: func(a=1, b=2)，又可以先组装 dict，再通过 **kw 传入: func(**{'a': 1, 'b': 2})。
使用 *args 和 **kw 是 Python 的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。
命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。
定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符 *，否则定义的将是位置参数。