在函数内部给参数赋值对外部没有任何影响的情况
>>> def try_to_change(n): ... n = 'Mr. Gumby' ... >>> name = 'Mrs. Entity' >>> try_to_change(name) >>> name 'Mrs. Entity'
在try_to_change内，将新值赋给了参数n，但如你所见，这对变量name没有影响。说到底，这是一个完全不同的变量。传递并修改参数的效果类似于下面这样：
>>> name = 'Mrs. Entity' >>> n = name # 与传递参数的效果几乎相同 >>> n = 'Mr. Gumby' # 这是在函数内进行的 >>> name 'Mrs. Entity'
这里的结果显而易见：变量n变了，但变量name没变。同样，在函数内部重新关联参数（即给它赋值）时，函数外部的变量不受影响。
对外部数据结构产生影响的情况
字符串（以及数和元组）是不可变的（immutable），这意味着你不能修改它们（即只能替换为新值）。因此这些类型作为参数没什么可说的。但如果参数为可变的数据结构（如列表）呢？
>>> def change(n): ... n[0] = 'Mr. Gumby' ... >>> names = ['Mrs. Entity', 'Mrs. Thing'] >>> change(names) >>> names ['Mr. Gumby', 'Mrs. Thing']
在这个示例中，也在函数内修改了参数，但这个示例与前一个示例之间存在一个重要的不同。在前一个示例中，只是给局部变量赋了新值，而在这个示例中，修改了变量关联到的列表。这很奇怪吧？其实不那么奇怪。下面再这样做一次，但这次不使用函数调用。
>>> names = ['Mrs. Entity', 'Mrs. Thing'] >>> n = names # 再次假装传递名字作为参数 >>> n[0] = 'Mr. Gumby' # 修改列表 >>> names ['Mr. Gumby', 'Mrs. Thing']
这样的情况你早就见过。将同一个列表赋给两个变量时，这两个变量将同时指向这个列表。就这么简单。要避免这样的结果，必须创建列表的副本。对序列执行切片操作时，返回的切片都是副本。因此，如果你创建覆盖整个列表的切片，得到的将是列表的副本。
>>> names = ['Mrs. Entity', 'Mrs. Thing'] >>> n = names[:]
现在n和names包含两个相等但不同的列表。
>>> n is names False >>> n == names True
现在如果（像在函数change中那样）修改n，将不会影响names。
>>> n[0] = 'Mr. Gumby' >>> n ['Mr. Gumby', 'Mrs. Thing'] >>> names ['Mrs. Entity', 'Mrs. Thing']
下面来尝试结合使用这种技巧和函数change。
>>> change(names[:]) >>> names ['Mrs. Entity', 'Mrs. Thing']
注意到参数n包含的是副本，因此原始列表是安全的。
为何要修改参数
在提高程序的抽象程度方面，使用函数来修改数据结构（如列表或字典）是一种不错的方式。假设你要编写一个程序，让它存储姓名，并让用户能够根据名字、中间名或姓找人。为此，你可能使用一个类似于下面的数据结构：
storage = {} storage['first'] = {} storage['middle'] = {} storage['last'] = {}
数据结构storage是一个字典，包含3个键：'first'、'middle'和'last'。在每个键下都存储了一个字典。这些子字典的键为姓名（名字、中间名或姓），而值为人员列表。例如，要将作者加入这个数据结构中，可以像下面这样做：
>>> me = 'Magnus Lie Hetland' >>> storage['first']['Magnus'] = [me] >>> storage['middle']['Lie'] = [me] >>> storage['last']['Hetland'] = [me]
每个键下都存储了一个人员列表。在这个例子里，这些列表只包含作者。
现在，要获取中间名为Lie的人员名单，可像下面这样做：
>>> storage['middle']['Lie'] ['Magnus Lie Hetland']
如你所见，将人员添加到这个数据结构中有点繁琐，在多个人的名字、中间名或姓相同时尤其如此，因为在这种情况下需要对存储在名字、中间名或姓下的列表进行扩展。下面来添加我的妹妹，并假设我们不知道数据库中存储了什么内容。
先了解一下方法setdefault(key,default=None)
功能：在已创建的字典中添加键和值（key - 键，default = 值），其中值可以为默认None或者自己赋予（数值型，字符串，字典，列表等）。返回值为dict().setdefault("name","Bob")-------'Bob'
>>> my_sister = 'Anne Lie Hetland' >>> storage['first'].setdefault('Anne', []).append(my_sister) #storage['first'].setdefault('Anne', [])值为空列表[] >>> storage['middle'].setdefault('Lie', []).append(my_sister) >>> storage['last'].setdefault('Hetland', []).append(my_sister) >>> storage['first']['Anne'] ['Anne Lie Hetland'] >>> storage['middle']['Lie'] ['Magnus Lie Hetland', 'Anne Lie Hetland']
可以想见，编写充斥着这种更新的大型程序时，代码将很快变得混乱不堪。
抽象的关键在于隐藏所有的更新细节，为此可使用函数。下面首先来创建一个初始化数据结构的函数。
def init(data): data['first'] = {} data['middle'] = {} data['last'] = {}
这里只是将初始化语句移到了一个函数中。你可像下面这样使用这个函数：
>>> storage = {} >>> init(storage) >>> storage {'middle': {}, 'last': {}, 'first': {}}
如你所见，这个函数承担了初始化职责，让代码的可读性高了很多。
下面先来编写获取人员姓名的函数，再接着编写存储人员姓名的函数。
def lookup(data, label, name): return data[label].get(name)
函数lookup接受参数label（如'middle'）和name（如'Lie'），并返回一个由全名组成的列表。换而言之，如果已经存储了作者的姓名，就可以像下面这样做：
>>> lookup(storage, 'middle', 'Lie') ['Magnus Lie Hetland']
请注意，返回的是存储在数据结构中的列表。因此如果对返回的列表进行修改，将影响数据结构。（未找到任何人时除外，因为在这种情况下返回的是None。）
下面来编写将人员存储到数据结构中的函数。（如果不能马上看懂这个函数，也不用担心。）
def store(data, full_name): names = full_name.split() if len(names) == 2: names.insert(1, '') labels = 'first', 'middle', 'last' for label, name in zip(labels, names): people = lookup(data, label, name) if people: people.append(full_name) else: data[label][name] = [full_name]
函数store执行如下步骤。
(1) 将参数data和full_name提供给这个函数。这些参数被设置为从外部获得的值。
(2) 通过拆分full_name创建一个名为names的列表。
(3) 如果names的长度为2（只有名字和姓），就将中间名设置为空字符串。
(4) 将'first'、'middle'和'last'存储在元组labels中（也可使用列表，这里使用元组只是为了省略方括号）。
(5) 使用函数zip将标签和对应的名字合并，以便对每个标签-名字对执行如下操作：
- 获取属于该标签和名字的列表；
- 将
full_name附加到该列表末尾或插入一个新列表。
下面来尝试运行该程序：
>>> MyNames = {} >>> init(MyNames) >>> store(MyNames, 'Magnus Lie Hetland') >>> lookup(MyNames, 'middle', 'Lie') ['Magnus Lie Hetland']
注意 这种程序非常适合使用面向对象编程。
位置参数和关键字参数
位置参数
def hello_1(greeting, name): print('{}, {}!'.format(greeting, name)) def hello_2(name, greeting): print('{}, {}!'.format(name, greeting))
关键字参数
>>> hello_2(greeting='Hello', name='world') world, Hello!
关键字参数最大的优点在于，可以指定默认值。
你可结合使用位置参数和关键字参数，但必须先指定所有的位置参数，否则解释器将不知道它们是哪个参数（即不知道参数对应的位置）。
注意 通常不应结合使用位置参数和关键字参数，除非你知道这样做的后果。一般而言，除非必不可少的参数很少，而带默认值的可选参数很多，否则不应结合使用关键字参数和位置参数。
收集参数
有时候，允许用户提供任意数量的参数很有用。
请尝试使用下面这样的函数定义：
def print_params(*params): print(params)
这里好像只指定了一个参数，但它前面有一个星号。这是什么意思呢？尝试使用一个参数来调用这个函数，看看结果如何。
>>> print_params('Testing') ('Testing',)
注意到打印的是一个元组，因为里面有一个逗号。这么说，前面有星号的参数将被放在元组中？复数params应该提供了线索。
>>> print_params(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
参数前面的星号将提供的所有值都放在一个元组中，也就是将这些值收集起来。
星号不会收集关键字参数。
>>> print_params_2('Hmm...', something=42) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: print_params_2() got an unexpected keyword argument 'something'
要收集关键字参数，可使用两个星号。
>>> def print_params_3(**params): ... print(params) ... >>> print_params_3(x=1, y=2, z=3) {'z': 3, 'x': 1, 'y': 2}
如你所见，这样得到的是一个字典而不是元组。可结合使用这些技术。
分配参数
前面介绍了如何将参数收集到元组和字典中，但用同样的两个运算符（*和**）也可执行相反的操作。与收集参数相反的操作是什么呢？假设有如下函数：
def add(x, y): return x + y
注意 模块operator提供了这个函数的高效版本。
同时假设还有一个元组，其中包含两个你要相加的数。
params = (1, 2)
这与前面执行的操作差不多是相反的：不是收集参数，而是分配参数。这是通过在调用函数（而不是定义函数）时使用运算符*实现的。
>>> add(*params) 3
这种做法也可用于参数列表的一部分，条件是这部分位于参数列表末尾。通过使用运算符**，可将字典中的值分配给关键字参数。
如果在定义和调用函数时都使用*或**，将只传递元组或字典。因此还不如不使用它们，还可省却些麻烦。
>>> def with_stars(**kwds): ... print(kwds['name'], 'is', kwds['age'], 'years old') ... >>> def without_stars(kwds): ... print(kwds['name'], 'is', kwds['age'], 'years old') ... >>> args = {'name': 'Mr. Gumby', 'age': 42} >>> with_stars(**args) Mr. Gumby is 42 years old >>> without_stars(args) Mr. Gumby is 42 years old
如你所见，对于函数with_stars，我在定义和调用它时都使用了星号，而对于函数without_stars，我在定义和调用它时都没有使用，但这两种做法的效果相同。因此，只有在定义函数（允许可变数量的参数）或调用函数时（拆分字典或序列）使用，星号才能发挥作用。
提示 使用这些拆分运算符来传递参数很有用，因为这样无需操心参数个数之类的问题，如下所示：
def foo(x, y, z, m=0, n=0): print(x, y, z, m, n) def call_foo(*args, **kwds): print("Calling foo!") foo(*args, **kwds)
这在调用超类的构造函数时特别有用。