Python函数的参数及其默认值

Python中函数的参数可以分为两类，一类是位置参数，一类是关键字参数。位置参数是按照函数定义时的参数位置来传递的，而关键字参数通过参数名来传递。

1. 位置参数

位置参数是最常见的一种参数类型，它们是按照函数定义时参数的位置来匹配传递进来的参数。下面是一个例子：

def add(a, b):
    return a + b

print(add(2, 3))  # 输出5

在上面的例子中，add函数有两个位置参数a和b，通过add(2, 3)来调用函数，这里的2和3分别被传递给a和b参数，函数返回a+b的结果5。

2. 关键字参数

关键字参数是指在函数调用时，以key=value的形式来传递参数。下面是一个例子：

def greeting(name, age):
    print("Hello, my name is", name, "and I am", age, "years old")

greeting(name="Alice", age=25)

在这个例子中，greeting函数有两个关键字参数name和age，通过greeting(name="Alice", age=25)来调用函数时，我们可以看到我们提供了参数名字(name和age)和它们的对应值("Alice"和25)，函数将输出Hello, my name is Alice and I am 25 years old.。

3. 默认参数

函数参数还可以有默认值，称为默认参数。这意味着，如果函数调用中没有提供该参数的值，则使用函数定义中的默认值。下面是一个例子：

def greeting(name, age=18):
    print("Hello, my name is", name, "and I am", age, "years old")

greeting("Bob")  # 输出Hello, my name is Bob and I am 18 years old.
greeting("Alice", 25)  # 输出Hello, my name is Alice and I am 25 years old.

在这个例子中，greeting有两个参数：name和age。当我们调用函数时，只提供了一个参数，即name。因为age有默认值18，所以函数的输出中这个参数的默认值被使用了。在第二次调用中，我们通过提供name和age参数来覆盖默认值。

4. 可变参数

有时候我们需要为一个函数传递不确定数量的参数，这时候我们可以使用可变参数。可变参数分为两种类型：不定长位置参数和不定长关键字参数。

不定长位置参数使用*args来定义，它可以接受任意数量的位置参数。下面是一个例子：

def sum(*args):
    result = 0
    for arg in args:
        result += arg
    return result

print(sum(1, 2, 3, 4))  # 输出10
print(sum(1, 2, 3))  # 输出6

在这个例子中，sum函数定义了一个不定长位置参数*args，这意味着它可以接受任意数量的位置参数。在函数体中，我们使用了一个for循环来遍历传递进来的参数，并将它们相加。

不定长关键字参数使用**kwargs来定义。下面是一个例子：

def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(key+":", value)

print_info(name="Alice", age=25, country="USA")

在这个例子中，print_info函数定义了一个不定长关键字参数**kwargs，这意味着它可以接受任意数量的关键字参数。在函数体中，我们使用了一个for循环来遍历传递进来的参数，并将它们打印出来。

5. 命名关键字参数

命名关键字参数是在定义函数时，指定必须使用关键字形式传递的参数。命名关键字参数像其他参数一样需要限定类型，并且它们必须在位置参数后面。命名关键字参数使用一个单独的*作为分隔符，它们通常用于可选的附加选项。下面是一个例子：

def func(a, b, *, c, d):
    print(a, b, c, d)

func(1, 2, c=3, d=4) # 输出1 2 3 4

在这个例子中，我们定义了一个名为func的函数，并指定了两个位置参数a和b，以及两个命名关键字参数c和d。注意到在参数列表中，*之后有任意数量的命名关键字参数。

总结：

在Python中，函数的参数可以分为位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数和命名关键字参数。了解每个参数类型都有什么作用和如何使用它们是编写好的Python代码的关键。