Курс Python → *args и **kwargs в Python
Параметры *args и **kwargs в определении функции являются мощным инструментом, который позволяет писать более гибкий и универсальный код. Параметр *args позволяет функции принимать любое количество позиционных аргументов, что делает ее более адаптивной к различным сценариям использования. Например, если у нас есть функция, которая складывает все переданные аргументы, мы можем использовать *args для передачи любого количества чисел:
def sum_all(*args):
total = 0
for num in args:
total += num
return total
print(sum_all(1, 2, 3, 4, 5)) # Выведет 15
Параметр **kwargs, с другой стороны, позволяет функции принимать любое количество именованных аргументов в виде словаря. Это особенно удобно, когда у нас есть функция с большим количеством параметров, и мы хотим передавать их в более удобной форме. Например, мы можем использовать **kwargs для передачи именованных параметров в функцию, которая выводит информацию о пользователе:
def print_user_info(**kwargs):
for key, value in kwargs.items():
print(f"{key}: {value}")
print_user_info(name="Alice", age=30, city="New York")
# Выведет:
# name: Alice
# age: 30
# city: New York
Комбинируя *args и **kwargs, можно создавать функции, способные принимать любое количество и любого типа аргументов. Например, мы можем создать функцию, которая принимает как позиционные, так и именованные аргументы одновременно:
def example_func(*args, **kwargs):
for arg in args:
print(f"Positional arg: {arg}")
for key, value in kwargs.items():
print(f"Keyword arg - {key}: {value}")
example_func(1, 2, 3, name="Bob", age=25)
# Выведет:
# Positional arg: 1
# Positional arg: 2
# Positional arg: 3
# Keyword arg - name: Bob
# Keyword arg - age: 25
Использование *args и **kwargs делает код более читаемым, гибким и позволяет уменьшить количество повторяющегося кода. Они позволяют улучшить структуру функций, делая их более универсальными и легкими в поддержке. Поэтому знание и умение использовать *args и **kwargs является важным навыком для любого разработчика Python.
Другие уроки курса "Python"
- Атрибуты класса и экземпляра
- Работа с буфером обмена на Python
- Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
- Функции классификации комплексных чисел
- Метод ne для сравнения объектов
- Конвертация изображений в PDF
- Создание даты из строки ISO
- Пустой оператор pass в Python
- Копирование объектов в Python
- Функции высшего порядка в Python
- PrettyTable: создание таблицы
- Проверка дубликатов в Python
- Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
- Генераторы списков
- Работа с deque в Python
- Обработка исключений в Python 3
- Изменение объектов в Python
- Метод classmethod
- Хранение данных с помощью dataclasses
- Взаимодействие с sys
- Сравнение объектов в Python
- Тип CodeType в Python.
- Списки: объединение, изменение
- Функции с дополнением
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
- Обновление шаблона base.html
- Возврат нескольких значений из функции
- Сложение матриц в NumPy
- Удаление элемента из списка
- Оператор is в Python
- Перевод эмодзи и эмотиконов.
- Передача аргументов через **arguments
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Основные методы NumPy
- Оптимизация памяти с __slots__
- Создание циклической ссылки
- Проектирование Singleton с метаклассом
- Непрерывная проверка в Python
- Работа с enumerate()
- Избегайте использования goto
- Декораторы для регистрации функций
- Переопределение метода __and__
- Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
- Объединение строк с помощью метода join
- Разделение строк в Python
- Работа с Enum в Python3.
- Декоратор Ajax required
- Разница между датами















