d = {"voltage": "fourmillion", "state": "bleedin' demised","action": "VOOM"}
parrot(**d)
 
结果为:
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=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
-- This parrot wouldn't VOOM if you putfour million volts through it. E's bleedin' demised !
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(7)lambda表达式
  可以使用 lambda 关键字创建小的匿名函数。此函数返回其两个参数的总和        lambda a, b:a + b
Lambda 函数可以用于任何函数对象。他们在语法上限于单个表达式。语义上，他们都只是正常的函数定义的语法糖。嵌套的函数定义类似，lambda 函数可以从包含范围引用变量。（之后的文章会详细讲解lambda表达式的相关操作）
def make_incrementor1(n):
    return lambdax:x+n
 
f=make_incrementor1(42)
 
print(f(1))
 
>>>
=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
43
>>>
(8) Function Annotations函数注解
首先是一个简单的例子
def f(ham:str,eggs:str='eggs2')->str:
  print("Annotations:",f.__annotations__)
  print("Arguments:",ham,eggs)
  return str(ham)+' and ' +eggs
s=f(‘abc’)
print(s)
结果：
>>>
=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
Annotations: {'ham': <class 'str'>,'eggs': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>}
Arguments: abc eggs2
abc and eggs2
>>> 
 
函数注解是完全可选的元数据信息，它告诉人们这个函数返回的类型应该是什么类型，函数形参应该是什么类型。但是传入其他类型可能会报错，当然，这并非绝对，只不过是开发者给调用者的一个建议。上面的例子中，即使实参传入数字也是不会报错的。(这段在python3.6帮助文档上的说明看得我很头疼，比较乱，我领会精神写的)
 
注解存储在 __annotations__ 属性中，以字典的形式存在，对其他部分的功能没有任何影响。
参数注释:在参数名称的后面加一个冒号，其后是期待实参的类型。
返回值注解：函数的参数列表外面，冒号前面，加上一个 –>,后面是期待返回的类型。

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