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对于python函数参数，对于初学者可能就是进入了迷宫，尽管我也是初学者，简单总结一下。
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说参数之前，先讲一下两个packing（包裹）和unpacking（解包裹）：
输出：
我总结不了这个概念，只能帮大家到这了
一、位置参数和关键字参数：
调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。
注意：
有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的
二、默认参数：
用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值（注意：所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用）
三、可变参数：
定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)。此时，可用包裹(packing)位置参数，或者包裹关键字参数，来进行参数传递，会显得非常方便。
1、包裹位置传递
我们传进的所有参数都会被args变量收集，它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple)，args是元组类型，这就是包位置传递。
2、包裹关键字传递
kargs是一个字典(dict)，收集所有关键字参数
四、解包裹参数：
*args 和 **kargs ，也可以在函数调用的时候使用，称之为解包(unpacking)
1、在传递元组时，让元组的每一个元素对应一个位置参数
2、在传递词典字典时，让词典的每个键值对作为一个关键字参数传递给函数
五、位置参数、默认参数、可变参数的混合使用
1、基本原则是：先位置参数，默认参数，包裹位置，包裹关键字(定义和调用都应遵循)
2、Python中 *args 和 **kwargs 的区别
先看个demo：
输出结果：
分析一下：可以看到，这两个是[Python]中的可变参数。 *args 表示任何多个无名参数，它是一个tuple； **kwargs 表示关键字参数，它是一个dict。并且同时使用 *args 和 **kwargs 时，必须 *args 参数列要在 **kwargs 前，否则会报语法错误！！！
还有个小应用场景：创建字典
其实python中就带有dict类，使用dict(a=1,b=2,c=3)即可创建一个字典了。
*args：
重点在*，后面的args相当于一个变量名，可以自己定义的。它的本质就是将标准调用剩下的值集中转变为元组。
从形参的角度：
从实参的角度：
从不同角度看**kwargs：
**kwargs与位置参数和默认参数混用：
超复杂混合参数混用记：
总结：
位置参数：
调用函数时所传参数的位置必须与定义函数时参数的位置相同
关键字参数：
使用关键字参数会指定参数值赋给哪个形参，调用时所传参数的位置可以任意
*位置参数：可接受任意数量的位置参数(元组)；只能作为最后一个位置参数出现，其后参数均为关键字参数
**关键字参数：可接受任意数量的关键字参数(字典)；只能作为最后一个参数出现
import
csv
def
values
():
reader
=
csv.reader(open("H:/python_study_data/1.txt",
"rb"),
delimiter
=
"\t")
for
row
in
reader:
chr,
start,
end
=
row[0],
int(row[1]),
int(row[2])
yield
(start,
end)
#return
改为yield生成器
def
main
():
for
start,
end
in
values():
aa
=
end-start
aa
if
__name__
==
'__main__':
main()
parameter 是函数定义的参数形式
argument 是函数调用时传入的参数实体。
对于函数调用的传参模式，一般有两种：
此外，
也是关键字传参
python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 ， 仅位置参数 ， 仅关键字参数 ， 可变位置参数 ， 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念，python语法中暂时没有这样的设计。
通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。
既可以用关键字又可以用位置调用
或
这种方式的定义只能使用关键字传参的模式
f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等价的
网络模块request的request方法的设计
多数的可选参数被设计成可变关键字参数
有多种方法能够为函数定义输出：
非常晦涩
如果使用可变对象作为函数的默认参数，会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。
例子1：
addItem方法的data设计了一个默认参数，使用不当会造成默认参数被共享。
python里面，函数的默认参数被存在__default__属性中，这是一个元组类型
例子2：
在例子1中，默认参数是一个列表，它是mutable的数据类型，当它写进 __defauts__属性中时，函数addItem的操作并不会改变它的id，相当于 __defauts__只是保存了data的引用，对于它的内存数据并不关心，每次调用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的数据，它是一个共享数据。
如果默认参数是一个imutable类型，情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。
例子1中，连续调用addItem('world') 的结果会是
而不是期望的
函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递机制有两
种：值传递和引用传递。
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值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放
进来的实参的值，从而成为了实参的一个副本。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行，不会影响主调函
数的实参变量的值。
引用传递(pass-by-reference)过程中，被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函
数放进来的实参变量的地址。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址，即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量。正
因为如此，被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量。
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一般来说，Python程序员可能是这样写main()函数的：
"""Module docstring.
This serves as a long usage message.
"""import sysimport getoptdef main():
# parse command line options
try:
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: print msg print "for help use --help"
sys.exit(2) # process options
for o, a in opts: if o in ("-h", "--help"): print __doc__
sys.exit(0) # process arguments
for arg in args:
process(arg) # process() is defined elsewhereif __name__ == "__main__":
main()1234567891011121314151617181920212223242526
Guido也承认之前自己写的main()函数也是类似的结构，但是这样写的灵活性还不够高，尤其是需要解析复杂的命令行选项时。为此，他向大家提出了几点建议。
添加可选的 argv 参数
首先，修改main()函数，使其接受一个可选参数 argv，支持在交互式shell中调用该函数：
def main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv # etc., replacing sys.argv with argv in the getopt() call.1234
这样做，我们就可以动态地提供 argv 的值，这比下面这样写更加的灵活：
def main(argv=sys.argv):
# etc.12
这是因为在调用函数时，sys.argv 的值可能会发生变化；可选参数的默认值都是在定义main()函数时，就已经计算好的。
但是现在sys.exit()函数调用会产生问题：当main()函数调用sys.exit()时，交互式解释器就会推出！解决办法是让main()函数的返回值指示退出状态（exit status）。因此，最后面的那行代码就变成了这样：
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())12
并且，main()函数中的sys.exit(n)调用全部变成return n。
定义一个Usage()异常
另一个改进之处，就是定义一个Usage()异常，可以在main()函数最后的except子句捕捉该异常：
import sysimport getoptclass Usage(Exception):
def __init__(self, msg):
self.msg = msgdef main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv try: try:
opts, args = getopt.getopt(argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: raise Usage(msg) # more code, unchanged
except Usage, err: print sys.stderr, err.msg print sys.stderr, "for help use --help"
return 2if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())123456789101112131415161718192021222324
这样main()函数就只有一个退出点（exit）了，这比之前两个退出点的做法要好。而且，参数解析重构起来也更容易：在辅助函数中引发Usage的问题不大，但是使用return 2却要求仔细处理返回值传递的问题。
python中的函数，大多需要配置参数，以下是几种函数的参数类型：
1.必备参数：以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。
def tplink(a,b):
c=a+b+b
return c
tplink(4,2)
2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致，因为python解析器会在调用函数时，用参数名匹配参数值。
def tplink(age1,age2):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age2=4,age1=2)
3.默认参数：默认某个参数的取值
def tplink(age1,age2=5):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age1=4)
4.不定长参数：在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况，可以用不定长参数进行解决，具体操作是在参数名前用*。
但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。
*args、**kwargs的定义：
这两个都是python中的不定长参数，又称为可变参数。
*args 表示任何多个无名参数，它是一个 tuple ；
**kwargs 表示关键字参数，它是一个dict。
同时使用 * args和 ** kwargs 时，必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。
函数在调用时，会根据顺序，看是否放进 *args 或者 **kwargs中。
具体可根据实际情况使用，可以 更方便灵活的接收信息。
