Python函数参数的艺术：从基础到高级，面试官最爱问的5个层次
为什么很多Python程序员工作了3年，却连函数参数的基本规则都搞不清楚？今天我们来聊聊那些看似简单，实则暗藏玄机的Python函数参数机制。
从最基础的开始：位置参数
我们先从最简单的开始。在Python中定义函数，最基本的参数就是位置参数：
def greet(name, greeting):
return f"{greeting}, {name}!"
print(greet("Alice", "Hello")) # Hello, Alice!
这看起来很简单，对吧？但这里有个坑：参数顺序很重要。如果你把顺序搞反了：
print(greet("Hello", "Alice")) # Alice, Hello!
结果就完全不对了。这就是为什么面试官喜欢问："Python函数参数有哪些类型？它们有什么区别？"
默认参数：让函数更灵活
默认参数是Python函数设计中的一大亮点。它允许你为参数提供默认值：
def greet(name, greeting="Hello"):
return f"{greeting}, {name}!"
print(greet("Alice")) # Hello, Alice!
print(greet("Bob", "Hi")) # Hi, Bob!
看起来很美，但这里有个经典的Python陷阱：
def add_item(item, items=[]):
items.append(item)
return items
print(add_item(1)) # [1]
print(add_item(2)) # [1, 2] 等等，为什么不是[2]？
为什么第二次调用时，默认列表里还有第一次的值？因为默认参数在函数定义时就被计算了，而不是每次调用时。正确的做法是：
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
这个坑，我敢说至少一半的Python程序员都踩过。
关键字参数：按名字传递
关键字参数让你可以按参数名传递值，而不必关心顺序：
def create_user(name, age, email, city="Beijing"):
return {
"name": name,
"age": age,
"email": email,
"city": city
}
# 按位置传递
user1 = create_user("Alice", 25, "alice@example.com")
# 按关键字传递
user2 = create_user(email="bob@example.com", name="Bob", age=30)
# 混合使用
user3 = create_user("Charlie", email="charlie@example.com", age=28)
但要注意：位置参数必须在关键字参数之前。这个规则在面试中经常被问到。
*args：处理任意数量的位置参数
当你不确定函数需要接收多少个位置参数时，*args就派上用场了：
def sum_numbers(*args):
return sum(args)
print(sum_numbers(1, 2, 3)) # 6
print(sum_numbers(1, 2, 3, 4, 5)) # 15
*args会把所有位置参数收集到一个元组中。这个特性在装饰器、函数包装等场景中特别有用。
**kwargs：处理任意数量的关键字参数
如果说*args是位置参数的收集器，那么**kwargs就是关键字参数的收集器：
def print_user_info(**kwargs):
for key, value in kwargs.items():
print(f"{key}: {value}")
print_user_info(name="Alice", age=25, city="Beijing")
# name: Alice
# age: 25
# city: Beijing
**kwargs会把所有关键字参数收集到一个字典中。这在构建灵活的API时特别有用。
参数顺序的黄金法则
现在我们来谈谈最重要的部分：参数顺序。这是面试中必考的内容。
Python函数参数的顺序必须遵循这个规则：
- 位置参数（必须参数）
- 默认参数（可选参数）
- *args（可变位置参数）
- 仅限关键字参数（keyword-only arguments）
- **kwargs（可变关键字参数）
看个例子：
def complex_function(a, b=10, *args, c=20, d, **kwargs):
print(f"a={a}, b={b}, args={args}, c={c}, d={d}, kwargs={kwargs}")
# 调用示例
complex_function(1, 2, 3, 4, d=5, extra="info")
# a=1, b=2, args=(3, 4), c=20, d=5, kwargs={'extra': 'info'}
仅限关键字参数：Python 3的增强
Python 3引入了一个很酷的特性：仅限关键字参数。它们必须在*args之后声明：
def connect_to_database(host, port, *, username, password):
# * 后面的参数必须使用关键字传递
return f"Connecting to {host}:{port} as {username}"
# 正确调用
connect_to_database("localhost", 5432, username="admin", password="secret")
# 错误调用：TypeError
# connect_to_database("localhost", 5432, "admin", "secret")
这个特性强制调用者使用关键字参数，提高了代码的可读性。
实际应用场景
场景1：装饰器工厂
def retry(max_attempts=3, delay=1):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for attempt in range(max_attempts):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
if attempt == max_attempts - 1:
raise
time.sleep(delay)
return None
return wrapper
return decorator
@retry(max_attempts=5, delay=2)
def call_api(url):
# API调用逻辑
pass
场景2：配置函数
def create_config(**options):
default_config = {
"debug": False,
"log_level": "INFO",
"timeout": 30
}
default_config.update(options)
return default_config
config = create_config(debug=True, timeout=60, custom_option="value")
面试中常见的坑
-
默认参数的可变对象问题：前面提到的列表、字典作为默认参数的陷阱。
-
参数解包： ```python def func(a, b, c): print(a, b, c)
args = [1, 2, 3] func(*args) # 正确：1 2 3
kwargs = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} func(**kwargs) # 正确：1 2 3 ```
- 混合使用时的顺序问题： ```python # 错误：位置参数在关键字参数之后 func(a=1, 2, 3) # SyntaxError
# 正确 func(1, 2, c=3) ```
我的建议
如果你在面试中被问到Python函数参数，可以这样回答：
"Python的函数参数设计非常灵活，从最基本的位置参数到默认参数，再到处理不定数量参数的*args和**kwargs。关键要记住参数的顺序规则，以及默认参数在定义时就被计算的特性。在实际开发中，我通常会用关键字参数来提高代码可读性，用**kwargs来构建灵活的API接口。"
最后，给你留个思考题：如果你要设计一个函数，它需要接收一些必填参数、一些可选参数，还要能接收任意数量的额外配置项，你会如何设计这个函数的参数列表？
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