参数类型

Python函数的参数类型一共有五种，分别是：

POSITIONAL_OR_KEYWORD(位置参数或关键字参数)

VAR_POSITIONAL(可变参数)

KEYWORD_ONLY(关键字参数)

VAR_KEYWORD(可变关键字参数)

POSITIONAL_ONLY(位置参数)

下面用举几个例子解释一下这5个参数类型的含义：

POSITIONAL_OR_KEYWORD如其名所见，既可以用位置传参，也可以用关键字传参，并且他没有任何*的声明

>>> def foo(name):

... print(name)

...

>>> foo("hello")

hello

>>> foo(name="hello")

hello

VAR_POSITIONAL是可变参数，通过*来声明，它会把接收到的值存入一个元组

>>> def foo(*args):

... print(args)

...

>>> foo(1, 2, 3, 4, 5)

(1, 2, 3, 4, 5)

KEYWORD_ONLY只能通过关键字传参，这种参数会在VAR_POSITIONAL参数类型的后面，而且不带**前缀，如同语义，只能通过指定关键字来传参，不可以用位置传参

>>> def foo(n1, *, n2):

... print(n1, n2)

...

>>> foo("hello", n2="world")

hello world

VAR_KEYWORD是可变关键字参数，通过前缀**来声明，这种参数类型可以接收0个或多个参数，并存入一个字典

>>> def foo(**kwargs):

... for key, value in kwargs.items():

... print("%s=%s" % (key, value))

...

>>> foo(a=1, b=2, c=3)

a=1

b=2

c=3

POSITIONAL_ONLY是第五个参数类型，但是它已经不重要了，因为高版本的Python无法创建一个POSITIONAL_ONLY类型的参数，但是有些使用C语言实现且不接收关键字参数的函数(如divmod)支持

从下面的例子，我们可以看到，新定义的foo函数，每个参数都对应到上面的一个类型

>>> def foo(name, *args, middle=None, **kwargs):

... print("name:", name)

... print("args:", args)

... print("middle:", middle)

... print("kwargs:", kwargs)

...

>>> foo("hello", 1, 2, 3, middle="world", a=1, b=2, c=3)

name: hello

args: (1, 2, 3)

middle: world

kwargs: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

>>> my_foo = {"name": "hello", "middle": "world", "a": "1", "b": "2", "c": "3"}

>>> foo(**my_foo)

name: hello

args: ()

middle: world

kwargs: {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'}

>>> from inspect import signature

>>> sig = signature(foo)

>>> for name, param in sig.parameters.items():

... print(param.kind, ":", name, '=', param.default)

...

POSITIONAL_OR_KEYWORD : name =

VAR_POSITIONAL : args =

KEYWORD_ONLY : middle = None

VAR_KEYWORD : kwargs =

参数绑定

将函数的参数绑定到一个字典上

>>> def foo(name, *args, middle=None, **kwargs):

... print("name:", name)

... print("args:", args)

... print("middle:", middle)

... print("kwargs:", kwargs)

...

>>> my_foo = {"name": "hello", "middle": "world", "a": "1", "b": "2", "c": "3"}

>>> from inspect import signature

>>> sig = signature(foo)

>>> bound_args = sig.bind(**my_foo)

>>> for name, value in bound_args.arguments.items():

... print(name, '=', value)

...

name = hello

middle = world

kwargs = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'}

>>> del my_foo["name"]

>>> bound_args = sig.bind(**my_foo)

Traceback (most recent call last):

...

TypeError: missing a required argument: 'name'

在inspect模块的帮助下，展示了Python数据模型把实参绑定给函数调用的形参的机制，这与解释器使用的机制相同，当我们删除字典中的name，执行时会报错缺少name参数。

再者，我们使用operator模块进行参数绑定

>>> from operator import methodcaller

>>> s = "The time has come"

>>> upcase = methodcaller("upper")

>>> upcase(s)

'THE TIME HAS COME'

>>> hiphenate = methodcaller("replace", " ", "-")

>>> hiphenate(s)

'The-time-has-come'

如上，methodcaller创建的函数会在对象上调用参数指定的方法，我们可以自己建立一个对象并生成自己的方法，再用methodcaller调用

class Person:

def __init__(self, name):

self.name = name

def say(self, text):

print(self.name, 'say:', text)

p = Person("John")

person_say = methodcaller("say", "hello")

person_say(p)

最后会打印：

John say: hello

使用function.partial冻结参数

function.partial这个高阶函数用于部分应用函数，部分应用是指，基于一个函数创建一个新的可调用对象，把原函数的某些参数固定

>>> from operator import mul

>>> from functools import partial

>>> triple = partial(mul, 3)

>>> triple(7)

21

>>> list(map(triple, range(1, 10)))

[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

如上，我们使用mul创建了triple函数，把第一个参数固定为3，然后返回一个可调用的对象，再传入不同的参数

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