在python函数中，args和kwargs必须按“常规参数 → args → kwargs”的顺序使用，因为python需要先匹配明确参数，再将多余位置参数打包为元组、多余关键字参数打包为字典，此顺序确保了解析无歧义，若违反会引发syntaxerror；1. 定义函数时，普通参数在前，args接收额外位置参数，*kwargs接收额外关键字参数；2. 此机制适用于构建通用工具函数、装饰器和继承中参数透传；3. 使用时需注意可读性下降、参数校验缺失等陷阱，最佳实践包括明确必需参数、提供详细文档、安全访问kwargs值并合理使用参数解包。
在Python函数中，
*args
和
**kwargs
的组合使用，核心在于提供一种极度灵活的参数接收机制。它允许一个函数同时接受任意数量的位置参数（通过
*args
收集成一个元组）和任意数量的关键字参数（通过
**kwargs
收集成一个字典），这对于构建通用性强、适应性好的函数接口非常有用。
解决方案
当我们设计一个函数，预见到它可能需要处理各种不确定数量或类型的输入时，
*args
和
**kwargs
就成了我们的得力助手。它们让函数签名变得简洁而强大。
*args
会把所有额外的、未被明确定义的位置参数打包成一个元组（tuple）。想象一下，你给函数传了10个参数，但函数签名里只列了2个固定的，那么剩下的8个位置参数就会被
*args
“吃掉”，变成一个元组供你在函数内部处理。
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而
**kwargs
则负责收集所有额外的、未被明确定义的关键字参数，并将它们打包成一个字典（dictionary）。当你在调用函数时，传入了一些
key=value
形式的参数，而这些参数名并没有在函数签名中显式列出，它们就会被
**kwargs
收集起来。
当两者结合使用时，它们的顺序是固定的：常规参数在前，接着是
*args
，最后是
**kwargs
。这个顺序是Python解释器解析参数的关键。
来看个例子，这比纯粹的文字描述直观多了：
def flexible_printer(prefix, *args, **kwargs): """ 一个非常灵活的打印函数，可以处理固定前缀、任意位置参数和任意关键字参数。 """ print(f"--- {prefix} ---") # 处理位置参数 if args: print("接收到的位置参数 (args):") for i, arg in enumerate(args): print(f" {i+1}. {arg}") else: print("没有接收到额外的位置参数。") # 处理关键字参数 if kwargs: print("接收到的关键字参数 (kwargs):") for key, value in kwargs.items(): print(f" {key}: {value}") else: print("没有接收到额外的关键字参数。") print("-" * (len(prefix) + 8))# 各种调用方式flexible_printer("初次测试")flexible_printer("简单调用", 1, 2, "hello")flexible_printer("复杂调用", "Python", 3.14, True, name="Alice", age=30, city="New York")flexible_printer("只用关键字", version="3.9", status="稳定")
这个
flexible_printer
函数，
prefix
是必需的常规参数。然后，不管你传入多少个位置参数（比如
1, 2, "hello"
），它们都会被
args
捕获。而那些
name="Alice"
、
age=30
这样的关键字参数，则会被
kwargs
收集起来。这种设计，让函数在面对未来可能的需求变化时，依然能够保持兼容性和扩展性。
在Python函数中，
*args
和
**kwargs
的参数顺序有何讲究？
在Python里，函数参数的解析顺序是相当严格的，这不仅仅是约定俗成，更是语言层面的强制规定。当你决定在一个函数签名中同时使用普通参数、
*args
和
**kwargs
时，它们必须按照特定的顺序排列。
这个顺序是：先是任何普通的位置参数或关键字参数，然后是*`args
**（用于捕获额外的非关键字参数），最后才是**
kwargs`（用于捕获额外的关键字参数）。如果你试图打破这个顺序，Python解释器会毫不留情地抛出一个
SyntaxError
。
举个例子：
# 正确的顺序def correct_order_func(a, b, *args, **kwargs): print(f"a: {a}, b: {b}") print(f"args: {args}") print(f"kwargs: {kwargs}")correct_order_func(1, 2, 3, 4, x=5, y=6)# 输出：# a: 1, b: 2# args: (3, 4)# kwargs: {'x': 5, 'y': 6}# 错误的顺序示例（会导致SyntaxError）# def wrong_order_func(*args, a, **kwargs): # SyntaxError: non-default argument follows *args# pass# def another_wrong_order_func(**kwargs, *args): # SyntaxError: invalid syntax# pass
为什么会有这样的规定？这其实是为了让Python的参数解析机制保持清晰和无歧义。当Python看到一个函数调用时，它需要知道哪些值对应哪些参数。如果
*args
和
**kwargs
可以随意放置，那么解释器在遇到像
func(1, 2, key=value)
这样的调用时，就很难确定
1
和
2
是普通参数还是应该被
*args
捕获，
key=value
是普通关键字参数还是应该被
**kwargs
捕获。
固定这个顺序，就给了解释器一个明确的路径：
Midjourney
当前最火的AI绘图生成工具，可以根据文本提示生成华丽的视觉图片。
454 查看详情 先匹配所有显式定义的普通位置参数和关键字参数。如果还有多余的位置参数，把它们统统塞给
*args
。如果还有多余的关键字参数，把它们统统塞给
**kwargs
。
这种设计哲学，保证了函数调用的解析效率和确定性，也避免了开发者在理解函数签名时产生混乱。所以，记住这个顺序是编写符合Python规范的灵活函数的基础。
何时选择使用
*args
和
**kwargs
组合传递参数？
这对我来说，更像是一种设计哲学上的选择，而不是简单的技术点。在我的日常编码实践中，我发现
*args
和
**kwargs
的组合使用，往往出现在以下几种场景，它们确实能大幅提升代码的灵活性和可维护性：
构建通用型的工具函数或API接口：有时候，你写一个函数，它可能需要调用另一个函数，但你又不确定被调用函数未来会增加哪些参数。比如，一个日志记录器，你希望它能记录消息，同时也能把任意额外的上下文信息传递给底层的日志处理框架。
import loggingdef custom_log(level, message, *args, **kwargs): """ 一个自定义的日志函数，可以传递额外信息给底层logger。 """ logger = logging.getLogger(__name__) if level == "info": logger.info(message, *args, **kwargs) # 将args和kwargs传递给logger.info elif level == "error": logger.error(message, *args, **kwargs) # ... 其他级别# 这样就可以灵活地传递额外参数，比如exc_infocustom_log("error", "发生了一个错误！", exc_info=True)custom_log("info", "用户登录成功", extra={'user_id': 123})
这里，
*args
和
**kwargs
就像一个“万能插座”，无论底层
logger.info
或
logger.error
未来需要什么参数，我的
custom_log
都能无缝转发。
函数装饰器 (Decorators)：这是
*args
和
**kwargs
最经典的用武之地之一。装饰器的核心是包装另一个函数，而这个被包装的函数可能有各种各样的参数签名。为了让装饰器能通用地包装任何函数，它必须能够接受并传递任意参数。
import timedef timing_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 关键：用args和kwargs接收被装饰函数的参数 start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) # 关键：用args和kwargs将参数传给被装饰函数 end_time = time.time() print(f"函数 '{func.__name__}' 执行耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") return result return wrapper@timing_decoratordef complex_calculation(a, b, operation="add"): time.sleep(0.1) # 模拟耗时操作 if operation == "add": return a + b elif operation == "multiply": return a * bprint(f"结果: {complex_calculation(10, 20)}")print(f"结果: {complex_calculation(5, 6, operation='multiply')}")
wrapper
函数通过
*args
和
**kwargs
“捕获”了
complex_calculation
的所有调用参数，然后原封不动地“转发”给
func
（即
complex_calculation
）。
继承与多态场景中，子类方法需要调用父类方法并传递参数：当子类重写父类方法，并且希望在调用父类方法时，能灵活地传递所有参数，而无需明确知道父类方法的所有参数签名时，
*args
和
**kwargs
就很有用。
class BaseProcessor: def process(self, *args, **kwargs): print("BaseProcessor processing:", args, kwargs) # 模拟一些基础处理class AdvancedProcessor(BaseProcessor): def process(self, data, *args, **kwargs): print(f"AdvancedProcessor processing data: {data}") # 在这里可以做一些AdvancedProcessor特有的处理 super().process(*args, **kwargs) # 将剩余参数传递给父类方法proc = AdvancedProcessor()proc.process("input_data", 1, 2, option="verbose", debug=True)
AdvancedProcessor
的
process
方法接收了
data
这个特定参数，然后将剩余的
*args
和
**kwargs
传递给了
BaseProcessor
的
process
方法，实现了参数的透传。
总的来说，当你需要编写的函数具有高度的通用性、可扩展性，或者需要作为其他函数（如装饰器、回调函数）的适配器时，
*args
和
**kwargs
是不可或缺的工具。它们让你的代码能够更好地适应变化，减少了未来修改函数签名的风险。
使用
*args
和
**kwargs
时可能遇到的陷阱与最佳实践是什么？
虽然
*args
和
**kwargs
提供了巨大的灵活性，但正如任何强大的工具一样，它们也伴随着一些潜在的陷阱。同时，为了充分发挥其优势并避免踩坑，有一些最佳实践值得我们遵循。
潜在的陷阱：
可读性下降和调试困难：这是最常见的问题。当一个函数签名只包含
*args
和
**kwargs
时，阅读者从函数签名本身无法得知函数期望接收哪些参数，参数的类型是什么，或者它们的作用是什么。这就像一个黑箱，你只能通过阅读函数体内部的逻辑来猜测。在调试时，如果传入了错误的参数，错误信息可能不会像明确参数那样清晰，因为所有“多余”的参数都被默默地收集起来了。
def mystery_function(*args, **kwargs): # 别人看这里，不知道args和kwargs里到底应该有什么 if 'config' in kwargs: print(f"Config is: {kwargs['config']}") # ...
这种函数，不看实现细节，很难用对。
参数校验的缺失：Python的函数签名本身提供了一定程度的参数校验（例如，参数数量不匹配会报错）。但当使用
*args
和
**kwargs
时，这种自动校验就失效了。你需要手动在函数内部对
args
元组和
kwargs
字典进行检查，以确保它们包含了预期的参数，并且类型正确。这增加了函数的内部复杂性。
滥用导致混乱：如果每个函数都无脑地使用
*args
和
**kwargs
，而实际上它们并不需要这种程度的灵活性，那么代码库会变得非常难以维护和理解。过度使用它们会掩盖真正的依赖关系和接口定义。
最佳实践：
明确必需参数，只对可选/不确定参数使用它们：如果函数有几个核心的、总是需要的参数，请明确地将它们列在函数签名中。只对那些可选的、数量不确定的或者需要透传的参数使用
*args
和
**kwargs
。这能大大提升函数的可读性。
# 好的实践：明确核心参数def process_data(data_source, output_path, *filters, **options): # data_source和output_path是核心 # filters是可选的位置参数，options是可选的关键字参数 print(f"处理数据源: {data_source}, 输出到: {output_path}") if filters: print(f"应用过滤器: {filters}") if options: print(f"处理选项: {options}")process_data("db_source", "/tmp/output.csv", "active_users", "recent_activity", format="json", compress=True)
提供清晰的文档字符串 (Docstrings)：由于
*args
和
**kwargs
本身不提供语义信息，所以务必在函数的文档字符串中详细说明它们期望接收什么类型的参数，以及这些参数的作用。这对于未来维护者理解你的代码至关重要。
谨慎地在内部进行参数解包和校验：当你从
args
和
kwargs
中取出数据时，要小心处理可能不存在的键或索引。使用
dict.get()
方法来安全地访问
kwargs
中的元素，并提供默认值，而不是直接使用
[]
操作符，以避免
KeyError
。对从
args
和
kwargs
中取出的值进行必要的类型和值校验。
def configure_system(**settings): timeout = settings.get('timeout', 30) # 安全获取，提供默认值 log_level = settings.get('log_level', 'INFO').upper() if log_level not in ['DEBUG', 'INFO', 'WARNING', 'ERROR']: raise ValueError(f"无效的日志级别: {log_level}") print(f"配置超时: {timeout}秒, 日志级别: {log_level}")configure_system(timeout=60, log_level='debug')# configure_system(log_level='invalid') # 会抛出ValueError
利用参数解包 (Unpacking) 进行函数调用：除了在函数定义中使用
*
和
**
来“打包”参数，你也可以在函数调用时使用它们来“解包”序列和字典，这在需要将一个列表或字典的元素作为参数传递给函数时非常有用。
def display_items(item1, item2, item3, label="Items"): print(f"{label}: {item1}, {item2}, {item3}")my_list = [10, 20, 30]my_dict = {"label": "Numbers"}display_items(*my_list, **my_dict) # 解包列表和字典# 输出: Numbers: 10, 20, 30
这个技巧，尤其在处理动态生成参数或将参数从一个函数透传到另一个函数时，显得非常优雅和高效。
总之，
*args
和
**kwargs
是Python赋予我们处理可变参数的强大能力。像所有强大的能力一样，它需要被明智地使用。理解它们的机制、适用场景以及潜在的陷阱，并遵循最佳实践，才能真正发挥它们的价值，写出既灵活又易于维护的代码。
以上就是Python函数怎样用args 和 **kwargs 组合传递参数 Python函数混合参数传递的应用技巧的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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