python的函数参数

python 的定义函数有多种参数（必选参数（也称位置参数）、默认参数、可变参数、关键字参数、命名关键字参数）

全文参考廖雪峰老师的网站https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017261630425888

1.必须参数

这个就是最常见，最基础的函数定义参数

#x和n都是必选参数
def new_power(x,n):
    s=1
    while n>0:
        n=n-1
        s=s*x
    return(s)

2.默认参数

当函数的参数变化不大时，可以使用默认值代替（注意定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！）

#n=2就是默认参数
def new_power(x,n=2):
    s=1
    while n>0:
        n=n-1
        s=s*x
    return(s)

#调用的时候可以不写n=2
new_power(5)  #25

注意：必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错，当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数

#当于默认参数不符合时，需要提供默认参数的值
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
    print('name:', name)
    print('gender:', gender)
    print('age:', age)
    print('city:', city)

#必须传入默认参数的新值
enroll('Tom','M',city='Tianjing')

enroll('Tom','M',7)

#要注意这种情况,定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
def add_end(L=[]):
    L.append('END')
    return L

#Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了
add_end()  #['END']
add_end()  #['END', 'END']
add_end()  #['END', 'END', 'END']

 

3.可变参数（*）

当变量是可变时，可以使用*，这样就可以传入任意个参数，包括0个参数

#当变量是可变的，如变量是一个list或者tuple
def calc(numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

#调用时，需要先组装一个一个list或tuple
calc([1,2,3])
calc((1,2,3,4))

可变参数调用时就不需要定义一个list或者tuple 

def calc(*numbers):
    sum=0
    for n in numbers:
        sum=sum+n*n
    return sum


#调用
calc(1,2,3,4)

如果已经有了一个list或者tuple:直接在list或者tuple前面加上一个*号

#方法一
num=[1,2,3]
calc(num[0],num[1],num[2])



#方法二
num=[1,2,3]
calc(*num)

 

4.关键字参数（**）

关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能，试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)


#调用，只传入必选参数
person('Michael', 30)  #name: Michael age: 30 other: {}

#传入任意个关键字参数
person('Bob', 35, city='Beijing')  #name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')  #name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

#和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])  #name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

#上面的也可以这样调用
person('Jack', 24, **extra)

 

5.命名关键字参数

对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查

#仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：
def person(name, age, **kw):
    if 'city' in kw:
        # 有city参数
        pass
    if 'job' in kw:
        # 有job参数
        pass
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

#但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数
person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)  #name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'addr': 'Chaoyang', 'zipcode': 123456}

如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数

#这种方式定义的函数如下：
def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)

#调用方式：
person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')

如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了：

def person(name, age, *args, city, job):
    print(name, age, args, city, job)

还有下面这些需要注意的

#1.命名关键字参数必须传入参数名，如果没有传入参数名，调用将报错：
 person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
输出：Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given


#2.命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
    print(name, age, city, job)

#由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数：
person('Jack', 24, job='Engineer')

#3.使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数：
def person(name, age, city, job):
    # 缺少 *，city和job被视为位置参数
    pass

 

6.参数组合

在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数

#比如定义一个函数，包含上述若干种参数：
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)

def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)


f1(1, 2)  #a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
f1(1, 2, c=3)  #a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
f1(1, 2, 3, 'a', 'b')  #a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)  #a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
f2(1, 2, d=99, ext=None)  #a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数：

#例子
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
f1(*args, **kw)  #a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}


args = (1, 2, 3)
kw = {'d': 88, 'x': '#'}
f2(*args, **kw)  #a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

 

 

202.07.22增加

当参数中有2个或者2个以上参数是可变参数（list或者其他），则前面一个参数不用加*号，后面的需要加*号，例如

def f_pivot_table(data,values_col,index_col,*columns_cols):
    def f(x):
        return x.nunique()
    overdue_data = pd.DataFrame()
    for i in columns_cols:
        t = pd.pivot_table(data = data,\
                      index=index_col,columns=i,values=values_col,aggfunc=f).reset_index()
        t['type'] = i 
        overdue_data = overdue_data.append(t)
    return overdue_data

overdue_rate = f_pivot_table(data_loan[data_loan.loan_month<='2022-06'],\
                             'ref_nbr',['loan_month','rate_bins'],*['dpd1','dpd7','dpd15','dpd30',\
                                                      'fpd1','fpd7','fpd15','fpd30'])