3.2参数传递

1基本传参

把数据用参数形式输入到函数，被称为参数传递
若有多个参数，那么在调用函数时
py会根据位置来确认数据对应哪个参数，例如：

def print_arguments(a,b,c)
    print(a,b,c)
print_arguments(1,3,5)    ＃打印1，3，5
print_arguments(5,3,1)    ＃打印5，3，1
print_arguments(3,5,1)    ＃打印3，5，1

在程序的三次调用中，py都是通过位置来确定实参与形参的对应关系的
如果觉得位置传参比较死板，那么可以用关键字(Keyword)的方式来传递参数
在定义函数时，我们给了形参一个符号标记，即参数名
关键字传递是根据参数名来让数据与符号对应上
因此，如果在调用时使用关键字传递，那么不用遵守位置的对应关系
沿用上面的函数定义，改用参数传递的方式：

print_arguments(c=5,b=3,a=1)   ＃打印1，3，5

位置传递与关键字传递可以混合使用，即一部分的参数传递根据位置，另一部分根据参数名
在调用函数时，所有的位置参数都要出现在关键字参数之前
因此，你可以用如下方式来调用：

print_arguments(1,c=5,b=3)     ＃打印1，3，5
print_arguments(c=5,1,b=3)     ＃程序报错

位置传递和关键字传递让数据与形参对应起来
因此数据个数与形参的个数应该相同
但在函数定义时，我们可以设置某些形参的默认值
如果我们在调用时不提供这些形参的具体数据
那么它们将采用定义时的默认值，比如：

def f(a,b,c=10):
    return a+b+c
print(f(3,2,1))     ＃参数c取传入的1，结果打印6
print(f(3,2))       ＃参数c取默认值10，结果打印15

第一次调用函数时输入了3个数据，正好对应三个形参
因此形参c对应的数据是1，第二次调用函数时
提供了3和2两个数据，函数根据具体位置，把3和2对应成形参a和b
到了形参c时，已经没有多余的数据，所以c将采用默认值10

2.包裹传参

以上传递参数的方式，都要求在定义函数时说明参数的个数。
但有时在定义函数时，并不知道参数的个数，其原因有很多
有时是确实不知道参数的个数，需要在程序运行时才知道
有时是希望函数定义更加松散，以便于函数能运用于不同形式的调用
这时候，用包裹(packing)传参的方式来进行参数传递会非常有用

包裹传参也有位置和关键字两种形式
下面是包裹传参的例子：

def package_position(*all_arguments):
    print(type(all_arguments))
    print(all_arguments)
package_position(1,4,6)
package_position(5,6,7,1,2,3)

<class 'tuple'>
(1, 4, 6)
<class 'tuple'>
(5, 6, 7, 1, 2, 3)

两次调用，尽管参数个数不同，但是都基于同一个package_position()定义
在调用package_position()时，所有数据都根据先后顺序，收集到一个元组
在函数内部，可以通过元组来读取传入数据，这就是包裹位置传参
为了提醒py参数all_arguments是包裹位置传递所用的元组名
我们在定义package_position()时要在元组名all_arguments前加上*号

再看包裹关键字传递的例子，这一参数传递方法把传入的数据收集为一个词典：

def package_keyword(**all_arguments):
    print(type(all_arguments))
    print(all_arguments)
package_keyword(a=1,b=9)
package_keyword(m=2,n=1,c=11)

<class 'dict'>
{'a': 1, 'b': 9}
<class 'dict'>
{'m': 2, 'n': 1, 'c': 11}

与上面一个例子相似，当函数调用时，所有参数会收集到一个数据容器里
只不过，在包裹关键字传递时，数据容器不再是一个元组
而是一个字典，每个关键字形式的参数调用，都会成为字典的一个元素。
参数名成为元素的键，而数据成为元素的值
字典all_arguments收集了所有的参数，把数据传递给函数使用
为了提醒，参数all_arguments是包裹关键字传递所用的字典
因此在all_arguments前加**

包裹位置传参还能与包裹关键字传参混合使用：

def package_mix(*positions,**keywords):
    print(positions)
    print(keywords)
package_mix(1,2,3,a=7,b=8,c=9)

(1, 2, 3)
{'a': 7, 'b': 8, 'c': 9}

还可以更进一步，把包裹传参和基本传参混合使用
它们出现的先后顺序是：位置->关键字->包裹位置->包裹关键字
有了包裹传递，我们在定义函数时可以更灵活地表示数据

3.解包裹

除了用于函数定义，* 和 ** 还可以用于函数调用
这时候，两者是为了实现一种叫做解包裹(Unpacking)的语法
解包裹允许我们把一个数据容器传递给函数，再自动的分解为各个参数
需注意的是，包裹传参和解包裹并不是反向操作，而是两个相对独立的功能
下面是解包裹的一个例子：

def unpackage(a,b,c):
    print(a,b,c)
args = (1,3,4)
unpackage(*args)     ＃结果为1 3 4

在这个例子中，unpackage()使用了基本传参的方法
函数有三个参数，按照位置传递，但是在调用该函数时
我们用了解包裹的方式，可以看到，我们调用函数时传递的是一个元组
按照基本传参的方式，一个元组是无法和三个参数对应上的
但是我们通过在args前面加上*符号，来提醒py，我想把元组拆分成三个元素
每个元素对应函数的一个位置参数，于是，元组的三个元素分别被赋予了三个参数

相应的，词典也可用于解包裹，使用相同的unpackage()定义：

args = {'a':1,'b':2,'c':3}
unpackage(**args)     ＃打印1，2，3

解包裹用于函数调用，在调用时，几种参数传递方式也可以混合
依然是相同的基本原则：位置->关键字->包裹位置->包裹关键字8