Python中的*args和**kwargs有什么作用和区别？-Python教程-PHP中文网

args和kwargs用于增强函数灵活性，args收集位置参数为元组，kwargs收集关键字参数为字典，二者在函数定义中收集参数，在调用时可解包传递，适用于可变参数场景。

python中的*args和**kwargs有什么作用和区别？

*args

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和

**kwargs

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是Python中两个非常强大的语法糖，它们允许函数接受可变数量的参数。简单来说，

*args

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用于收集任意数量的位置参数，并将它们打包成一个元组；而

**kwargs

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则用于收集任意数量的关键字参数，并将它们打包成一个字典。它们的核心作用是增强函数的灵活性和通用性，让你可以设计出能够处理各种输入情况的函数，而无需预先知道所有参数的个数或名称。

在Python的函数定义中，

*args

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和

**kwargs

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是处理可变参数列表的利器。它们的存在，在我看来，极大地提升了Python代码的表达力和复用性。我记得刚开始学习Python时，面对需要编写一个能处理不确定数量输入项的函数时，常常感到束手无策，直到我遇到了它们。

*args

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（通常是

args

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，但星号是关键）会收集所有未被命名参数捕获的位置参数，并将它们存储在一个元组中。这意味着，无论你传入多少个位置参数，它们都会被整齐地收集起来。比如，你可能想写一个函数来计算任意多个数字的总和，这时候

*args

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就派上用场了。

def calculate_sum(*numbers):
    total = 0
    for num in numbers:
        total += num
    return total

print(calculate_sum(1, 2, 3))        # 输出: 6
print(calculate_sum(10, 20, 30, 40)) # 输出: 100

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而

**kwargs

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（通常是

kwargs

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，两个星号是关键）则用于收集所有未被命名参数捕获的关键字参数，并将它们存储在一个字典中。这对于那些需要接受一系列可选配置或命名属性的函数非常有用。比如，你可能在写一个绘图函数，用户可以传入各种颜色、线型等配置。

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def create_profile(name, age, **details):
    print(f"Name: {name}, Age: {age}")
    print("Additional Details:")
    for key, value in details.items():
        print(f"  {key}: {value}")

create_profile("Alice", 30, city="New York", occupation="Engineer")
# 输出:
# Name: Alice, Age: 30
# Additional Details:
#   city: New York
#   occupation: Engineer

create_profile("Bob", 25, hobby="Reading")
# 输出:
# Name: Bob, Age: 25
# Additional Details:
#   hobby: Reading

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它们可以同时出现在函数签名中，但必须遵循特定的顺序：普通参数、

*args

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、

**kwargs

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。这个顺序并非随意，它反映了Python解析参数的逻辑。

def combined_example(required_arg, *optional_pos_args, **optional_keyword_args):
    print(f"Required: {required_arg}")
    print(f"Positional: {optional_pos_args}")
    print(f"Keyword: {optional_keyword_args}")

combined_example("hello", 1, 2, 3, color="red", size="large")
# 输出:
# Required: hello
# Positional: (1, 2, 3)
# Keyword: {'color': 'red', 'size': 'large'}

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Python函数参数的灵活性：何时选择使用

*args

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和

**kwargs

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？

在我日常的编码实践中，选择使用

*args

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和

**kwargs

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通常是出于对函数通用性和未来可扩展性的考量。它们并不是万金油，但某些场景下它们确实是不可或缺的。

*`args`的理想使用场景：**

聚合操作： 当你需要编写一个函数来处理任意数量的同类型数据时，
```
*args
```
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非常方便。比如，计算平均值、查找最大最小值，或者只是简单地将所有输入项进行某种统一处理。这比手动传递一个列表或元组作为单一参数要直观得多，因为函数调用看起来更自然。
装饰器模式： 在编写装饰器时，你经常需要将原始函数的参数原封不动地传递给被装饰的函数。
```
*args
```
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在这里就扮演了“万能容器”的角色，它能捕获任何位置参数，确保被装饰函数能正常运行。
模拟方法重载： 虽然Python本身不支持传统意义上的方法重载，但通过
```
*args
```
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，你可以在一定程度上实现一个函数根据传入参数的数量做出不同响应的逻辑。这可能需要一些内部的条件判断，但确实能让一个函数处理多种调用形式。

`kwargs`的理想使用场景：**

配置选项或属性传递： 很多库和框架的设计都大量依赖
```
**kwargs
```
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来传递可选的配置参数。例如，一个图形库的绘图函数可能接受
```
color
```
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,
```
linewidth
```
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,
```
alpha
```
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等一系列关键字参数来定制样式。用户只需要传入他们关心的部分，而不需要关心所有可能的选项。
API设计： 当你在设计一个API，并且预见到未来可能会增加新的可选参数时，使用
```
**kwargs
```
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可以让你在不改变函数签名的情况下，向后兼容地添加新功能。这在维护大型项目时非常有用，避免了频繁修改函数定义带来的连锁反应。
将参数转发给其他函数： 类似于
```
*args
```
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在装饰器中的应用，
```
**kwargs
```
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也常用于将收到的关键字参数转发给内部调用的另一个函数。这在构建抽象层或封装复杂逻辑时非常实用。

当然，过度使用它们也会让函数的意图变得模糊，降低可读性。所以，我的经验是，只有当参数的数量或名称确实是动态且不可预测时，才考虑使用它们。

*args

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和

**kwargs

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在函数定义与调用中的双重角色

这是一个非常值得深思的细节，因为

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和

**

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这两个符号在Python中有着双重含义，它们不仅用于函数定义时的“收集”参数，也用于函数调用时的“解包”参数。这两种角色虽然都使用了相同的符号，但其作用方向和目的截然不同，理解这一点对于掌握它们的精髓至关重要。

在函数定义中（参数收集）：

当

*args

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和

**kwargs

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出现在

def

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语句中时，它们的作用是收集。

*args

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：它将所有传入的位置参数收集到一个元组中。这个元组的名字就是你定义的

args

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（或任何你选择的名字）。

def collect_pos_args(a, b, *remaining_args):
    print(f"a: {a}, b: {b}")
    print(f"Remaining positional arguments (tuple): {remaining_args}")

collect_pos_args(1, 2, 3, 4, 5)
# 输出:
# a: 1, b: 2
# Remaining positional arguments (tuple): (3, 4, 5)

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```
**kwargs
```
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：它将所有传入的关键字参数收集到一个字典中。这个字典的名字就是你定义的
```
kwargs
```
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（或任何你选择的名字）。

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```
def collect_kw_args(name, **extra_info):
    print(f"Name: {name}")
    print(f"Extra info (dictionary): {extra_info}")

collect_kw_args("Charlie", age=40, city="London", job="Developer")
# 输出:
# Name: Charlie
# Extra info (dictionary): {'age': 40, 'city': 'London', 'job': 'Developer'}
```
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在函数调用中（参数解包）：

当

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和

**

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出现在函数调用时，它们的作用是解包。它们将一个序列或字典中的元素解开，作为独立的参数传递给函数。

*iterable

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：它会将一个可迭代对象（如列表、元组）中的元素解包成独立的位置参数。

def print_numbers(x, y, z):
    print(f"x: {x}, y: {y}, z: {z}")

my_list = [10, 20, 30]
print_numbers(*my_list) # 相当于 print_numbers(10, 20, 30)
# 输出:
# x: 10, y: 20, z: 30

my_tuple = (4, 5, 6)
print_numbers(*my_tuple) # 相当于 print_numbers(4, 5, 6)
# 输出:
# x: 4, y: 5, z: 6

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**dictionary

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：它会将一个字典中的键值对解包成独立的关键字参数。字典的键成为参数名，值成为参数值。

def configure_settings(theme, font_size, line_height):
    print(f"Theme: {theme}, Font Size: {font_size}, Line Height: {line_height}")

settings = {"theme": "dark", "font_size": 14, "line_height": 1.5}
configure_settings(**settings) # 相当于 configure_settings(theme="dark", font_size=14, line_height=1.5)
# 输出:
# Theme: dark, Font Size: 14, Line Height: 1.5

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理解这种双重性非常关键。它允许你在函数定义时灵活地接收参数，也在函数调用时灵活地组织参数。这在编写通用工具函数、装饰器或者需要将参数从一个函数传递到另一个函数时，提供了巨大的便利。

避免滥用：

*args

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和

**kwargs

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的潜在陷阱与最佳实践

尽管

*args

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和

**kwargs

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提供了无与伦比的灵活性，但像所有强大的工具一样，它们也需要谨慎使用。我个人就曾因为过度依赖它们而写出了一些难以维护的代码，踩过一些坑，所以对于它们的潜在陷阱和最佳实践，我有一些切身体会。

潜在陷阱：

可读性下降： 这是最直接的问题。一个函数签名如果只有
```
*args
```
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和
```
**kwargs
```
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，那么从外部看，你根本不知道这个函数期望接收什么参数，或者这些参数的含义是什么。这对于代码的理解和维护是一个巨大的障碍。
调试困难： 当出现问题时，如果所有参数都打包在
```
args
```
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元组或
```
kwargs
```
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字典中，你很难通过简单的IDE提示或文档就定位到具体是哪个参数出了问题，或者某个意外的参数是从哪里来的。错误信息可能也只会指向
```
args
```
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或
```
kwargs
```
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内部，而不是具体的参数名。
类型提示的挑战： 现代Python开发越来越注重类型提示，以提高代码质量和可维护性。虽然你可以对
```
*args
```
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使用
```
*args: Any
```
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或
```
*args: str
```
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这样的提示，但它远不如
```
name: str, age: int
```
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那样具体。对于
```
**kwargs
```
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，类型提示就更具挑战性了，你可能需要使用
```
TypedDict
```
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或者更复杂的技巧来表达预期的键值对，但这会增加复杂性。
参数校验复杂化： 如果函数内部需要对这些可变参数进行严格的校验，你不得不手动遍历
```
args
```
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元组或
```
kwargs
```
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字典，并编写大量的条件判断逻辑。这不仅增加了代码量，也更容易出错。

最佳实践：

优先使用命名参数： 对于函数的核心功能所必需的、或明确知道的参数，始终使用命名参数。这能清晰地表达函数的意图，提高可读性。
*将`args
```
和
```
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kwargs`作为补充： 只有当参数的数量或名称确实是不确定或可选时，才使用它们。它们应该作为“额外”或“高级”选项的容器，而不是函数签名的全部。
```
# 好的实践：明确核心参数，用 kwargs 补充可选配置
def plot_data(x_data, y_data, title="My Plot", **plot_options):
    # ... 使用 plot_options 来设置颜色、线宽等
    pass
```
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清晰的文档： 如果你的函数使用了
```
*args
```
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和
```
**kwargs
```
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，请务必在函数的文档字符串（docstring）中详细说明它们预期接收什么类型的参数，以及这些参数的含义和作用。这是弥补可读性不足的关键手段。

转发参数的场景： 在编写装饰器、代理模式或需要将参数从一个函数透明地传递到另一个函数时，

*args

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和

**kwargs

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是不可替代的。它们能够确保所有参数都能被正确地传递，而无需提前知道这些参数的具体信息。

def log_calls(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs) # 将参数转发给原始函数
        print(f"{func.__name__} returned: {result}")
        return result
    return wrapper

@log_calls
def add(a, b):
    return a + b

add(1, 2)

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