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Python参数种类
总体来看，Python支持两种类型的方法参数，其类型分别为：
- 位置参数（Positional Parameters）
- 关键词参数（Keyword Parameters）
然后我们看下参数的传递形式，假如有如下函数定义：
def f(a,b,c):
...
如果我们通过如下方式调用，则称为位置参数：
f(1,2,3)
# 这里的 1,2,3 分别对应位置 a,b,c ,故这里是位置参数
args=[1,2,3]
f(*args)
如果我们通过如下方式调用，则称为关键词参数。这种方式下，我们不用关心参数位置，而是使用显示指定的方式指定每个参数的值，相比之下，这种方式更明确每个参数的值。
f(b=2,c=3,a=1)
# 或者
kwargs = {"b":2,"c":3,"a":1}
f(**kwargs)
⚠️当我们在给定参数时候，关键词参数后，不可跟位置参数，即如下调用方式是错误的
>>> f(2,b=3,1)
SyntaxError: positional argument follows keyword argument
Python参数定义
不定参数接收
最常见的形式：
def f(*args,**kwargs):
...
其中，args用于接收位置参数，即args类型是列表；kwargs用于接收keyword参数，即kwargs是一个字典。
限定传入参数方式
从官方给的这个示例说起
def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
----------- ---------- ----------
| | |
| 位置参数/关键词参数 |
| - 只能关键词参数
-- 只能是位置参数
根据上述示例，不难看出，在方法定义的时候，我们可以通过特定的两个符号/和*将参数分开。即/前面的只能是未知参数，/与* 之间的参数即可使位置参数，也可以是关键词参数，*后面的参数必须是关键词参数。
考虑到不定参数同时存在的情况，支持如下定义形式
def f(a,/,b,c,*args,**kwargs):
...
# 或
def f(a,/,b,c,*args):
...
# 或
def f(a,/,b,c,**kwargs):
...
# 或
ef f(a,/,b,c,*,d,**kwargs):
...
具体示例
位置参数示例
方法定义：
def f(pos1,pos2,/):
...
正确调用方式
f(1,2)
错误调用方式及其报错
>>> f(1,pos2=2)
TypeError: f() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos2'
>>> f(pos1=1,pos2=2)
TypeError: f() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos1, pos2'
关键词参数示例
方法定义
def f(*,pos1,pos2):
...
正确调用方式
>>> f(pos1=1,pos2=2)
错误调用方式及其异常
>>> f(1,2)
TypeError: f() takes 0 positional arguments but 2 were given
>>> f(1,pos2=2)
TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 positional argument (and 1 keyword-only argument) were given
两种方法都支持的形式
方法定义
def f(a,/,pos1,pos2,*,b):
...
⚠️ 如下方式定义会抛出异常
>>> def f(/,pos1,pos2,*):
...
SyntaxError: invalid syntax
# / 前面必须有参数, * 后面必须有参数
正确调用方式
>>> f(1,2,3,b=4)
>>> f(1,2,pos2=3,b=4)
参数默认值（可选参数）
Python中，给定默认值的参数都是可选参数。
参数默认值定义
Python函数定义的时候，按照参数顺序，从第一个给定默认值之后的参数之后，必须提供默认值
def f(a=1,b=2,c=None):
...
异常定义及其错误
>>> def f(a,b=2,c):
...
def f(a,b=2,c):
^
SyntaxError: non-default argument follows default argument
引用类型默认值异常行为
有的时候，你可能需传入一个默认的列表，如
def f(a:list=[]):
a.append(1)
return a
当我们如下操作，会发现第二次的输出并不是我们希望的
f() # 输出 [1]
f() # 输出 [1, 1]
正确应该采用如下方式定义
def f(a: list = None):
if a is None:
a = []
a.append(1)
return a
# 字典参数的情况
def f(a: dict = None):
if a is None:
a = {}
参数类型声明
Python是动态类型语言，其变量的类型在运行时才确定。虽然这种灵活性为开发者带来了方便，但也可能导致代码在运行时发生类型错误。为了提高代码的可维护性和可读性，Python 3.5及以上版本引入了类型提示（Type Hints）。
参数类型定义申明
在函数定义时，可以使用冒号**:**来指定参数的类型
def greet(name: str):
return "Hello, " + name
函数返回值类型声明
我们可以使用**->**符号来指定函数的返回值类型。例如
def add(x: int, y: int) -> int:
return x + y
其他类型参数声明参考typing库。
参数与装饰器
首先，我们定义了一系列实用的装饰器，用于测量函数的执行时间。接着，我们定义了几个简单的函数，其中包括不同类型的参数和使用了不同装饰器的函数。
import inspect
from functools import wraps
def timeit(func):
import time
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
print(f"cost time: {time.time() - start}")
return wrapper
def timeit1(name):
def _timeit(func):
import time
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
print(f"{name} cost time: {time.time() - start}")
return wrapper
return _timeit
def timeit2(name):
def _timeit(func):
import time
@wraps(func)
def wrapper(param1, param2, param3):
start = time.time()
func(param1, param2, param3)
print(f"{name} cost time: {time.time() - start}")
return wrapper
return _timeit
def func1(param1, param2, param3):
print(param1, param2, param3)
@timeit
def func2(param1, param2, param3):
print(param1, param2, param3)
@timeit1("func3")
def func3(param1, param2, param3):
print(param1, param2, param3)
@timeit2("func4")
def func4(param1, param2, param3):
print(param1, param2, param3)
def call_func(func):
arg_spect = inspect.getfullargspec(func)
print(f"arg_spect: {arg_spect}")
...
>>> call_func(func1)
arg_spect: FullArgSpec(args=['param1', 'param2', 'param3'], varargs=None, varkw=None, defaults=None, kwonlyargs=[], kwonlydefaults=None, annotations={})
--------------------
>>> call_func(func2)
arg_spect: FullArgSpec(args=[], varargs='args', varkw='kwargs', defaults=None, kwonlyargs=[], kwonlydefaults=None, annotations={})
--------------------
>>> call_func(func3)
arg_spect: FullArgSpec(args=[], varargs='args', varkw='kwargs', defaults=None, kwonlyargs=[], kwonlydefaults=None, annotations={})
--------------------
>>> call_func(func4)
arg_spect: FullArgSpec(args=['param1', 'param2', 'param3'], varargs=None, varkw=None, defaults=None, kwonlyargs=[], kwonlydefaults=None, annotations={})
--------------------
通过上述结果，我们可以看到不同类型的函数具有不同的参数信息。对于普通的函数，我们可以通过 inspect.getfullargspec 来获取其参数信息。而对于使用了装饰器的函数，装饰器的实现方式会影响inspect.getfullargspec方法获取实际的参数信息。
