Курс Python → Функция с **kwargs в Python

При разработке программы на Python, часто возникает необходимость выполнить несколько похожих действий, но с разными значениями параметров. Для удобства и повторного использования кода, можно определить функцию, которая принимает аргументы. Однако, если количество аргументов заранее неизвестно или может изменяться, то для передачи переменного числа значений в функцию можно использовать **kwargs.

Аргумент **kwargs в Python представляет собой словарь, в котором ключами являются имена аргументов, а значениями — соответствующие им значения. Таким образом, в функции можно обращаться к значениям по ключам, что обеспечивает гибкость при передаче параметров. Для передачи аргументов в виде **kwargs, в вызове функции указывается имя аргумента, перед которым ставится две звездочки (**).


def example_function(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

example_function(name="Alice", age=30, city="New York")

В данном примере функция example_function принимает произвольное количество именованных аргументов и выводит их на экран. При вызове функции передаются значения для ключей name, age и city. Внутри функции происходит итерация по элементам словаря kwargs и вывод на экран пары ключ-значение.

Использование **kwargs позволяет более гибко управлять передачей аргументов в функцию и обрабатывать переменное количество параметров. Это особенно удобно, когда необходимо передать большое количество значений или когда количество аргументов может меняться в процессе разработки. Благодаря использованию **kwargs, код становится более читаемым, гибким и масштабируемым.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с необработанными строками
  2. Обязательные аргументы в Python
  3. Работа с CSV файлами в Python
  4. Основы работы со списками
  5. Создание списка через цикл
  6. Работа со словарями
  7. Метод join() для объединения элементов
  8. Функции в Python: создание и вызов
  9. Основы работы с базами данных в Python
  10. Оператор Walrus: правильное использование
  11. Функция enumerate() в Python
  12. Объединение списков в строку
  13. Контроль точности вывода чисел
  14. Работа с collections в Python
  15. Получение комбинаций в Python
  16. Генераторы списков
  17. Преобразование текста в нижний регистр
  18. inspect в Python: анализ кода
  19. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  20. Работа с функцией next() в Python
  21. Измерение потребления памяти при сортировке
  22. Типы возвращаемых значений в Python
  23. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  24. Декораторы в Python
  25. Декораторы в Python
  26. Распаковка аргументов в Python
  27. Получение текущей даты и времени
  28. Enum в Python
  29. Переопределение метода
  30. Курс по дообучению ChatGPT
  31. Удаление ресурса в Python
  32. Форматирование строк в Python
  33. Множественные конструкторы в Python
  34. Создание списков в Python
  35. Отправка POST-запроса в REST API
  36. Векторизация в Python с NumPy.
  37. Декораторы в Python
  38. Декоратор Property в Python
  39. Обратный список чисел
  40. Метод get для словаря
  41. Python Аргументы по умолчанию
  42. Оптимизация гиперпараметров в Python
  43. lru_cache оптимизация функций
  44. Оптимизация памяти с __slots__
  45. Функция zip() в Python
  46. Бесконечная проверка в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний