圣徒缺乏要帮补，客要一味的宽带。逼迫你们的，要给他们祝福。只要祝福，不可诅咒。与喜乐的人同乐，与哀哭的人要同哭。要彼此同心，不要志气高大，倒要俯就卑微的人。不要自以为聪明。不要以恶报恶，众人以为美的事，要留心去作。若是能行，总要尽力与众人和睦。(ROMANS 12:13-17)

函数(3)

对于函数的参数，有时候我们能够确认参数的个数，比如一个用来计算圆面积的函数，它所需要的参数就是半径（πr^2），这个函数的参数是确定的。

你能不能写一个能够计算圆面积的函数呢？

然而，这个世界不总是这么简单的，也不总是这么确定的，反而不确定性是这个世界常常存在的。如果读者了解量子力学——好多人听都没有听过的东西——就更理解真正的不确定性了。当然，不用研究量子力学也一样能够体会到，世界充满里了不确定性。不是吗？塞翁失马焉知非福，这不就是不确定性吗？

参数收集

世界是不确定的，那么函数参数的个数，也当然有不确定的时候，怎么解决这个问题呢？Python用这样的方式解决参数个数的不确定性。

def func(x, *arg):    print x         #Python 3请自动修改为print()的格式，下同，从略。    result = x    print arg       #输出通过*arg方式得到的值    for i in arg:        result +=i    return resultprint func(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)    #赋给函数的参数个数不仅仅是2个

运行此代码后，得到如下结果：

1                       #这是函数体内的第一个print，参数x得到的值是1(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) #这是函数内的第二个print，参数arg得到的是一个元组45                      #最后的计算结果

从上面例子可以看出，如果输入的参数个数不确定，其它参数全部通过*arg，以元组的形式由arg收集起来。对照上面的例子不难发现：

• 值1传给了参数x
• 值2,3,4,5,6,7,8,9被塞入一个元组里面，传给了arg

为了能够更明显地看出*args（名称可以不一样，但是*符号必须要有），可以用下面的一个简单函数来演示：

>>> def foo(*args):...     print args      #Python 3: print(args)... 

下面演示分别传入不同的值，通过参数*args得到的结果：

>>> foo(1, 2, 3)(1, 2, 3)>>> foo("qiwsir", "qiwsir.github.io", "python")('qiwsir', 'qiwsir.github.io', 'python')>>> foo("qiwsir", 307, ["qiwsir", 2], {"name":"qiwsir", "lang":"python"})('qiwsir', 307, ['qiwsir', 2], {'lang': 'python', 'name': 'qiwsir'})

不管是什么，都一股脑地塞进了元组中。

>>> foo("python")('python',)

即使只有一个值，也是用元组收集它。特别注意，在元组中，如果只有一个元素，后面要有一个逗号。

还有一种可能，就是不给那个*args传值，也是许可的。例如：

>>> def foo(x, *args):...     print "x:",x                  #Python 3: print("x:"+str(x))...     print "tuple:",args... >>> foo(7)x: 7tuple: ()

这时候*args收集到的是一个空的元组。

在各类编程语言中，常常会遇到以foo，bar，foobar等之类的命名，不管是对变量、函数还是后面要讲到的类。这是什么意思呢？下面是来自维基百科的解释。

在计算机程序设计与计算机技术的相关文档中，术语foobar是一个常见的无名氏化名，常被作为“伪变量”使用。

从技术上讲，“foobar”很可能在1960年代至1970年代初通过迪吉多的系统手册传播开来。另一种说法是，“foobar”可能来源于电子学中反转的foo信号；这是因为如果一个数字信号是低电平有效（即负压或零电压代表“1”），那么在信号标记上方一般会标有一根水平横线，而横线的英文即为“bar”。在《新黑客辞典》中，还提到“foo”可能早于“FUBAR”出现。

单词“foobar”或分离的“foo”与“bar”常出现于程序设计的案例中，如同Hello World程序一样，它们常被用于向学习者介绍某种程序语言。“foo”常被作为函数／方法的名称，而“bar”则常被用作变量名。

除了用*args这种形式的参数接收多个值之外，还可以用**kargs的形式接收数值，不过这次有点不一样：

>>> def foo(**kargs):...     print kargs        #Python 3:  print(kargs)...>>> foo(a=1,b=2,c=3)    #注意观察这次赋值的方式和打印的结果{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

如果这次还用foo(1,2,3)的方式，会有什么结果呢？

>>> foo(1,2,3)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: foo() takes exactly 0 arguments (3 given)

如果用**kargs的形式收集值，会得到dict类型的数据，但是，需要在传值的时候说明“键”和“值”，因为在字典中是以键值对形式出现的。

读者到这里可能想了，不是不确定性吗？我也不知道参数到底会可能用什么样的方式传值呀，这好办，把上面的都综合起来。

>>> def foo(x,y,z,*args,**kargs):...     print x       #Python 3用户请修改为print()格式，下同...     print y...     print z...     print args...     print kargs        ... >>> foo('qiwsir',2,"python")qiwsir2python(){}>>> foo(1,2,3,4,5)123(4, 5){}>>> foo(1,2,3,4,5,name="qiwsir")123(4, 5){'name': 'qiwsir'}

很good了，这样就能够足以应付各种各样的参数要求了。

一种优雅的姿势

>>> def add(x, y):...     return x + y... >>> add(2, 3)5

这是通常的函数调用时的传值方法。这种方法简单明快，很容易理解。但是，世界总是多样性的，有时候你秀出下面的方式，甚至在某种情况用下面的方法可能更优雅。

>>> bars = (2, 3)>>> add(*bars)5

先把要传的值放到元组中，赋值给一个变量bars，然后用add(*bars)的方式，把值传到函数内。这有点像前面收集参数的逆过程。注意的是，元组中元素的个数，要跟函数所要求的变量个数一致。如果这样：

>>> bars = (2, 3, 4)>>> add(*bars)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: add() takes exactly 2 arguments (3 given)

就报错了。

这是使用一个星号*，是以元组形式传值，如果用**的方式，是不是应该以字典的形式呢？理当如此。

>>> def book(author, name):...     print "{0}is writing {1}".format (author,name)    #Python 3: print("{0}}is writing {1}".format (author,name))... >>> bars = {"name":"Starter learning Python", "author":"Kivi"}>>> book(**bars)Kivi is writing Starter learning Python

这种调用函数传值的方式，至少在我的编程实践中，用的不多。不过，不代表读者不用。这或许是习惯问题。

融会贯通

Python中函数的参数通过赋值的方式来传对象引用。下面总结通过总结常见的函数参数定义方式，来理解参数传递的流程。

def foo(p1, p2, p3, ...)

这种方式最常见了，列出有限个数的参数，并且彼此之间用逗号隔开。在调用函数的时候，按照顺序以此对参数进行赋值，特备注意的是，参数的名字不重要，重要的是位置。而且，必须数量一致，一一对应。第一个对象（可能是数值、字符串等等）对应第一个参数，第二个对应第二个参数，如此对应，不得偏左也不得偏右。

>>> def foo(p1, p2, p3):...     print "p1==>",p1        #Python 3用户修改为print()格式，下同...     print "p2==>",p2...     print "p3==>",p3... >>> foo("python", 1, ["qiwsir","github","io"])   p1==> pythonp2==> 1p3==> ['qiwsir', 'github', 'io']>>> foo("python")Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: foo() takes exactly 3 arguments (1 given)    #注意看报错信息>>> foo("python",1, 2, 3)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: foo() takes exactly 3 arguments (4 given)    #要求3个参数，实际上放置了4个，报错

def foo(p1=value1, p2=value2, ...)

这种方式比前面一种更明确某个参数的值，貌似这样就不乱子了，很明确呀。颇有一个萝卜对着一个坑的意味。

还是上面那个函数，用下面的方式赋值，就不用担心顺序问题了。

>>> foo(p3=3, p1=10, p2=222)p1==> 10p2==> 222p3==> 3

也可以采用下面的方式定义参数，给某些参数有默认的值

>>> def foo(p1, p2=22, p3=33):    #设置了两个参数p2, p3的默认值...     print "p1==>",p1...     print "p2==>",p2...     print "p3==>",p3... >>> foo(11)     #p1=11，其它的参数为默认赋值p1==> 11p2==> 22p3==> 33>>> foo(11, 222)     #按照顺序，p2=222, p3依旧维持原默认值p1==> 11p2==> 222p3==> 33>>> foo(11, 222, 333)  #按顺序赋值p1==> 11p2==> 222p3==> 333>>> foo(11, p2=122)p1==> 11p2==> 122p3==> 33>>> foo(p2=122)     #p1没有默认值，必须要赋值的，否则报错Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: foo() takes at least 1 argument (1 given)

def foo(*args)

这种方式适合于不确定参数个数的时候，在参数args前面加一个*，注意，仅一个哟。

>>> def foo(*args): ...     print args... >>> foo("qiwsir.github.io")('qiwsir.github.io',)>>> foo("qiwsir.github.io","python")('qiwsir.github.io', 'python')

def foo(**args)

这种方式跟上面的区别在于，必须接收类似arg=val形式的。

>>> def foo(**args):    ...     print args... >>> foo(1,2,3)  Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: foo() takes exactly 0 arguments (3 given)>>> foo(a=1,b=2,c=3){'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

下面来一个综合的，看看以上四种参数传递方法的执行顺序

>>> def foo(x,y=2,*targs,**dargs):...     print "x==>",x...     print "y==>",y...     print "targs_tuple==>",targs...     print "dargs_dict==>",dargs... >>> foo("1x")x==> 1xy==> 2targs_tuple==> ()dargs_dict==> {}>>> foo("1x","2y")x==> 1xy==> 2ytargs_tuple==> ()dargs_dict==> {}>>> foo("1x","2y","3t1","3t2")x==> 1xy==> 2ytargs_tuple==> ('3t1', '3t2')dargs_dict==> {}>>> foo("1x","2y","3t1","3t2",d1="4d1",d2="4d2")x==> 1xy==> 2ytargs_tuple==> ('3t1', '3t2')dargs_dict==> {'d2': '4d2', 'd1': '4d1'}

对函数的基本内容已经介绍完毕，但是，并不意味着结束，因为还有更深刻的东西没说呢，且看下节。