关于python：对于参数**(双星/星号)和*(单星号)做了什么？


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):
相关讨论

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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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。

相关讨论

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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(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。

相关讨论

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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3

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:
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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 :
1
2
3
-------------------------

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 :
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‘*’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:
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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。)

    相关讨论

    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

    相关讨论

    * 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：

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    two
    3

    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：

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    2
    dic1 two
    dic2 3

    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
    }