Python函数高级技巧：掌握默认参数、*args与**kwargs灵活处理

太棒了！欢迎来到 Python 30 天学习计划的第 10 天！🎉
今天我们将深入 函数进阶（Advanced Functions） —— 掌握让函数更灵活、更专业、更易维护的核心技巧。函数是 Python 的“积木块”，学会这些高级用法，你就能写出像标准库一样优雅、通用的代码！

🎯 第10天目标：

• ✅ 理解并正确使用默认参数（避免常见陷阱）
• ✅ 掌握关键字参数提升代码可读性
• ✅ 灵活运用 *args 和 **kwargs 实现可变参数函数
• ✅ 编写规范的 文档字符串（docstring），让代码自解释

📘 一、默认参数（Default Arguments）

默认参数为参数提供了“备用值”，在调用函数时可以省略。

🔹 基本用法

def greet(name, greeting="Hello"):
    return f"{greeting}, {name}!"

print(greet("Alice")) # Hello, Alice!
print(greet("Bob", "Hi")) # Hi, Bob!

⚠️ 经典陷阱：可变默认参数

# ❌ 危险！不要这样做！
def add_item(item, target_list=[]):
    target_list.append(item)
    return target_list

list1 = add_item("apple")
list2 = add_item("banana")
print(list1) # ['apple', 'banana'] ← 意外共享！
print(list2) # ['apple', 'banana']

原因：默认参数在函数定义时创建一次，后续所有调用都会共享同一个可变对象（列表）！

# ✅ 正确做法：用 None 作哨兵
def add_item(item, target_list=None):
    if target_list is None:
        target_list = []
    target_list.append(item)
    return target_list

list1 = add_item("apple")
list2 = add_item("banana")
print(list1) # ['apple']
print(list2) # ['banana']

🔑 黄金法则：永远不要用可变对象（list, dict, set）作为默认参数！ 应使用 None 作为默认值，然后在函数体内部进行初始化。

📘 二、关键字参数（Keyword Arguments）

在调用函数时通过 参数名=值 的形式传递参数，这种方式可读性更高，并且传递顺序可以自由调整。

🔹 示例

def create_user(name, age, city="Unknown", active=True):
    return {"name": name,
            "age": age,
            "city": city,
            "active": active}

# 位置参数
user1 = create_user("Alice", 30)
# 混合使用（位置 + 关键字）
user2 = create_user("Bob", 25, city="New York")
# 全关键字（推荐用于多参数函数）
user3 = create_user(name="Charlie",
                    age=35,
                    active=False,
                    city="London")

print(user2)
# {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York', 'active': True}

🔹 强制关键字参数（Keyword-Only Arguments）

使用 * 作为分隔符，其后的参数在调用时必须以关键字形式传入。

def connect(host, port, *, timeout=5, secure=True):
    print(f"Connecting to {host}:{port}, timeout={timeout}s, secure={secure}")

# connect("example.com", 443, 10)  ❌ 报错！timeout 必须用关键字
# ✅ 正确用法
connect("example.com", 443, timeout=10)

✅ 用途：当函数参数较多、易混淆时，强制使用关键字参数能有效提高代码清晰度，避免传参错误。

📘 三、*args：接收任意数量的位置参数

*args 会将函数调用时传递的多余位置参数收集为一个元组。

🔹 示例：通用求和函数

def sum_all(*args):
    print(f"Received args: {args}") # args 是元组
    return sum(args)

print(sum_all(1, 2, 3))
# Received args: (1, 2, 3) → 6
print(sum_all(10, 20, 30, 40))
# Received args: (10, 20, 30, 40) → 100

🔹 拆包（Unpacking）反向使用

numbers = [1, 2, 3, 4]
print(sum_all(*numbers))
# 等价于 sum_all(1, 2, 3, 4)

💡 简单记忆：* 在函数定义时表示“收集”参数，在函数调用时表示“拆包”序列。

📘 四、**kwargs：接收任意数量的关键字参数

**kwargs 会将函数调用时传递的多余关键字参数收集为一个字典。

🔹 示例：创建灵活配置

def configure_app(name, **kwargs):
    config = {"app_name": name}
    config.update(kwargs) # 合并额外配置
    return config

app = configure_app("MyApp", debug=True, port=8080, host="localhost")
print(app)
# 输出：{'app_name': 'MyApp', 'debug': True, 'port': 8080, 'host': 'localhost'}

🔹 拆包字典

settings = {"debug": True, "port": 3000}
app2 = configure_app("WebApp", **settings)
print(app2)
# 等价于 configure_app("WebApp”, debug=True, port=3000)

📘 五、组合使用：完整的函数签名

虽然 Python 支持复杂的参数顺序，但最常用且实用的模式是：

def flexible_func(required, default_val="default", *args, **kwargs):
    print(f"Required: {required}")
    print(f"Default: {default_val}")
    print(f"Extra args: {args}")
    print(f"Extra kwargs: {kwargs}")

flexible_func("hello", "world", 1, 2, 3, color="red", size="large")

输出：

Required: hello
Default: world
Extra args: (1, 2, 3)
Extra kwargs: {'color': 'red', 'size': 'large'}

✅ 这种参数模式在装饰器、Web 框架（如 Flask 路由）等需要高度灵活性的场景中被广泛使用！

📘 六、文档字符串（Docstring）—— 让函数会说话

用 三重引号 编写的注释，用于描述函数用途、参数、返回值，是实现代码自解释的关键。

🔹 Google 风格（推荐）

def calculate_tax(income, rate=0.1):
    """计算个人所得税。

    Args:
        income (float): 年收入，单位：元。
        rate (float, optional): 税率。默认为 0.1 (10%)。

    Returns:
        float: 应缴税额。

    Raises:
        ValueError: 如果 income 为负数。

    Examples:
        >>> calculate_tax(100000)
        10000.0
        >>> calculate_tax(50000, rate=0.05)
        2500.0
    """
    if income < 0:
        raise ValueError("收入不能为负数")
    return income * rate

🔹 查看 docstring

help(calculate_tax)  # 在 REPL 中查看
print(calculate_tax.__doc__)  # 直接打印

✅ 好处：

• 自动生成 API 文档（Sphinx, pdoc）
• IDE 智能提示
• 极大提升团队协作与代码维护效率

💻 今日实战：构建一个灵活的日志记录函数

综合运用今日所学，我们来编写一个功能完善的日志记录函数。它应支持默认参数、可变参数（*details）和任意关键字参数（**metadata）。

✅ 今日小任务

*1、修改计算器函数，使其支持任意数量的数字相加/相乘（用 `args`）。**

2、思考题：为什么 def foo(a, b=10, *args, c) 会报错？

💡 答案：在 *args 之后的参数（如 c）必须是关键字参数，但这里 c 没有提供默认值，调用时必须显式指定 c=...，而函数定义时却允许它以位置参数形式出现，造成了歧义。如果想允许 c 以位置传参，应放在 *args 前；如果想强制 c 为关键字参数，应使用 * 分隔或提供默认值：

def foo(a, b=10, *, c):  # c 必须关键字传入
    pass

📝 小结

特性	作用	注意事项
默认参数	提供备用值，简化调用	避免可变对象（用 None 替代）
关键字参数	提升可读性，传参顺序自由	参数较多时优先使用
*`args`**	接收任意数量的位置参数	收集为元组
`kwargs`**	接收任意数量的关键字参数	收集为字典
文档字符串	实现代码自文档化	遵循 Google/NumPy 等规范风格

✅ 最佳实践：

• 默认参数使用不可变对象。
• 多参数函数优先使用关键字参数调用。
• 所有公开的函数和方法都应撰写清晰的 docstring，这是优秀的技术文档习惯。
• *args/**kwargs 用于需要极致灵活性的场景（如装饰器、API 封装）。

🎉 恭喜你完成第 10 天的学习！
你已经掌握了 编写专业级 Python 函数的核心技能，代码正变得越来越优雅！✨ 不妨将你的理解和实践代码记录下来，在云栈社区分享你的学习笔记，与其他开发者一起交流成长。