本章将介绍函数中参数的用法，更多内容请参考:Python学习指南
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道传递正确的参数，以及函数就返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来了，调用者无须了解。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必须参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键词参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的函数，还可以简化调用者的代码。
位置参数
我们先写一个计算x的2次方
def power(x):
return x * x
对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。
当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x:
>>>power(5)
25
>>>power(15)
225
现在，如何我们要计算x的3次方怎么办？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x的4次方、5次方...怎么办？我们不可能定义无限多个函数。
你也许想到了，可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算x的n次方，说干就干：
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
对于这个修改后的power(x, n)函数，就可以计算任意n次方：
>>>power(5, 2)
25
>>>power(5, 3)
125
修改后的power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。
默认参数
新的power(x, n)函数定义没有问题，但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用：
>>>power(5)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'
Python的错误信息很明确：调用函数power()缺少了一个位置参数n。
这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x的2次方，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2：
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s =s * x
return s
这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)`:
>>>power(5)
25
>>>power(5,2)
25
而对于n > 2的其它情况，就必须明确地传入n,比如power(5, 3)。
从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意：
必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面)
如何设置默认参数：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。
使用默认参数有什么好处呢？最大的好处是能降低调用函数的难度。
举个例子，我们写个一年级小学生注册的函数，需要传入name和gender两个参数：
def enroll(name, gender):
print('name:',name)
print('gender:',gender)
这样，调用enroll()函数只需要传入两个参数：
>>>enroll('Sarah', 'F')
name:Sarah
gender:F
如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办？这样会使得调用函数的复杂度大大增加。
这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数：
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数：
>>>enroll('Sarah', 'F')
name:Sarah
gender:F
age:6
city:Beijing
只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息：
enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
可见，默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。
有多个默认参数时，调用的时候，即可以按顺序提供默认参数，比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是，除了name, gender这两个参数外，最后1个参数应用在参数age上，city参数由于没有提供，仍然使用默认值。
也可以不按照顺序提供部分默认参数。当不按照顺序提供默认参数时，需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')，意思是，city参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。
默认参数很有用，但使用不当，也会掉进坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下：
先定义一个函数，传入一个list,添加一个END再返回：
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
当你正常调用时，结果似乎不错：
>>>add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>>add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的：
>>>add_end()
['END']
但是，再次调用add_end()时， 结果就不对了：
>>>add_end()
['END', 'END']
>>>add_end()
['END', 'END', 'END']
很多初学者很疑惑，默认参数是[],但是函数似乎都记住了上次添加了END后的list。
原因解释如下：
Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[],因此默认参数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量，不再是函数定义的[]了。
定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：
def add_end(L = None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
现在，无论调用多少次，都不会有问题：
>>>add_end()
['END']
>>>add_end()
['END']
为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
可变参数
在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。
我们以数学题为例子，给定一组数字a, b, c....,请计算aa + bb + c*c...
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a, b, c.....作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
但是调用时候，需要先组装出一个list或tuple:
>>>calc([1, 2, 3])
14
>>>calc((1, 3, 5, 7))
84
如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样：
>>>calc(1, 2, 3)
14
>>>calc(1, 3, 5, 7)
84
所以，我们把函数的参数改为可变参数：
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：
>>>calc(1, 2)
5
>>>calc()
0
如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：
>>>nums = [1, 2, 3]
>>>calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14
这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数穿进去：
>>>nums = [1, 2, 3]
>>>calc(*nums)
14
*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。
关键字参数
可变参数允许你传入0个或者任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组织为一个tuple。而关键字允许你传入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长为一个dict。请看示例：
defe person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:',kw)
函数person除了必选参数name和age外，还接收关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必须参数：
>>>person('Michael', 30)
name:Michael age:30 other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数：
>>>person('Bob', 35, city='Beijing')
name:Bob age: 35 other: {'city':'Beijing'}
>>>person('Adam', 45, gender='M', job='Enging')
name:Adam age:45 other: {'gender': 'M', 'job' : 'Enging'}
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。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须项外，其它都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似，也可以组装出一个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'}
当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：
>>>extra = {'city':'Beijing', 'job' : 'Engineer'}
>>>person('Jack', 24, **extra)
name:Jack age:24 other:{'city' : 'Beijing', 'job' : 'Engineer'}
**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数**kw参数，kw将获得一个dict，注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。
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。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、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)
在函数调用的时候，Python解释器自动按照位置和参数名把对应的参数传进去。
>>>func(1, 2)
a = 1, b = 2, c = 0, args = (), kw = {}
>>> func(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> func(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> func(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用该函数
>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'x': 99}
>>> func(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'x': 99}
所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
小结
Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。
默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，运行会有逻辑错误！
要注意定义可变参数和关键字参数的语法：
*args是可变参数，args接收的是一个tuple；
**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：
可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。
使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。
