作者：Xiou

1.传递列表

我们经常会发现，向函数传递列表很有用，其中包含的可能是名字、数或更复杂的对象（如字典）。将列表传递给函数后，函数就能直接访问其内容。下面使用函数来提高处理列表的效率。

假设有一个用户列表，我们要问候其中的每位用户。下面的示例将包含名字的列表传递给一个名为greet_users()的函数，这个函数问候列表中的每个人：

  def greet_users(names):
      """向列表中的每位用户发出简单的问候。"""
      for name in names:
          msg = f"Hello, {
      
      name.title()}!"
          print(msg)

  usernames = ['hannah', 'ty', 'margot']
  greet_users(usernames)

我们将greet_users()定义为接受一个名字列表，并将其赋给形参names。这个函数遍历收到的列表，并对其中的每位用户打印一条问候语。定义了一个用户列表usernames，然后调用greet_users()并将该列表传递给它：

输出完全符合预期。每位用户都看到了一条个性化的问候语。每当需要问候一组用户时，都可调用这个函数。

1.1 在函数中修改列表

将列表传递给函数后，函数就可对其进行修改。在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的，这让你能够高效地处理大量数据。

来看一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司。需要打印的设计存储在一个列表中，打印后将移到另一个列表中。下面是在不使用函数的情况下模拟这个过程的代码：

# 首先创建一个列表，其中包含一些要打印的设计。
unprinted_designs = ['phone case', 'robot pendant', 'dodecahedron']
completed_models = []

# 模拟打印每个设计，直到没有未打印的设计为止。
# 打印每个设计后，都将其移到列表completed_models中。
while unprinted_designs:
    current_design = unprinted_designs.pop()
    print(f"Printing model: {
      
      current_design}")
    completed_models.append(current_design)

# 显示打印好的所有模型。
print("\nThe following models have been printed:")
for completed_model in completed_models:
    print(completed_model)

这个程序首先创建一个需要打印的设计列表，以及一个名为completed_models的空列表，每个设计打印后都将移到其中。只要列表unprinted_designs中还有设计，while循环就模拟打印设计的过程：从该列表末尾删除一个设计，将其赋给变量current_design，并显示一条消息指出正在打印当前的设计，然后将该设计加入到列表completed_models中。循环结束后，显示已打印的所有设计：

为重新组织这些代码，可编写两个函数，每个都做一件具体的工作。大部分代码与原来相同，只是效率更高。第一个函数负责处理打印设计的工作，第二个概述打印了哪些设计：

  def print_models(unprinted_designs, completed_models):
      """
      模拟打印每个设计，直到没有未打印的设计为止。
      打印每个设计后，都将其移到列表completed_models中。
      """
      while unprinted_designs:
          current_design = unprinted_designs.pop()
          print(f"Printing model: {
      
      current_design}")
          completed_models.append(current_design)

  def show_completed_models(completed_models):
      """显示打印好的所有模型。"""
      print("\nThe following models have been printed:")
      for completed_model in completed_models:
          print(completed_model)

  unprinted_designs = ['phone case', 'robot pendant', 'dodecahedron']
  completed_models = []

  print_models(unprinted_designs, completed_models)
  show_completed_models(completed_models)

定义了函数print_models()，它包含两个形参：一个需要打印的设计列表和一个打印好的模型列表。给定这两个列表，该函数模拟打印每个设计的过程：将设计逐个从未打印的设计列表中取出，并加入打印好的模型列表中。

定义了函数show_completed_models()，它包含一个形参：打印好的模型列表。给定这个列表，函数show_completed_models()显示打印出来的每个模型的名称。

这个程序的输出与未使用函数的版本相同，但组织更为有序。完成大部分工作的代码都移到了两个函数中，让主程序更容易理解。只要看看主程序，就会发现这个程序的功能清晰得多：

我们创建了一个未打印的设计列表，还创建了一个空列表，用于存储打印好的模型。接下来，由于已经定义了两个函数，只需调用它们并传入正确的实参即可。我们调用print_models()并向它传递两个列表。像预期一样，print_models()模拟打印设计的过程。接下来，调用show_completed_models()，并将打印好的模型列表传递给它，让其能够指出打印了哪些模型。描述性的函数名让别人阅读这些代码时也能明白，尽管没有任何注释。

2.传递任意数量的实参

有时候，预先不知道函数需要接受多少个实参，好在Python允许函数从调用语句中收集任意数量的实参。

例如，来看一个制作比萨的函数，它需要接受很多配料，但无法预先确定顾客要多少种配料。下面的函数只有一个形参*toppings，但不管调用语句提供了多少实参，这个形参会将它们统统收入囊中：

def make_pizza(*toppings):
    """打印顾客点的所有配料。"""
    print(toppings)

make_pizza('pepperoni')
make_pizza('mushrooms', 'green peppers', 'extra cheese')

形参名*toppings中的星号让Python创建一个名为toppings的空元组，并将收到的所有值都封装到这个元组中。函数体内的函数调用print()通过生成输出，证明Python能够处理使用一个值来调用函数的情形，也能处理使用三个值来调用函数的情形。它以类似的方式处理不同的调用。注意，Python将实参封装到一个元组中，即便函数只收到一个值：

现在，可以将函数调用print()替换为一个循环，遍历配料列表并对顾客点的比萨进行描述：

def make_pizza(*toppings):
    """概述要制作的比萨。"""
    print("\nMaking a pizza with the following toppings:")
    for topping in toppings:
        print(f"- {
      
      topping}")

make_pizza('pepperoni')
make_pizza('mushrooms', 'green peppers', 'extra cheese')

不管收到一个值还是三个值，这个函数都能妥善处理：

不管函数收到的实参是多少个，这种语法都管用。

2.1 结合使用位置实参和任意数量实参

如果要让函数接受不同类型的实参，必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后。Python先匹配位置实参和关键字实参，再将余下的实参都收集到最后一个形参中。

例如，如果前面的函数还需要一个表示比萨尺寸的形参，必须将其放在形参*toppings的前面：

def make_pizza(size, *toppings):
    """概述要制作的比萨。"""
    print(f"\nMaking a {
      
      size}-inch pizza with the following toppings:")
    for topping in toppings:
        print(f"- {
      
      topping}")

make_pizza(16, 'pepperoni')
make_pizza(12, 'mushrooms', 'green peppers', 'extra cheese')

基于上述函数定义，Python将收到的第一个值赋给形参size，并将其他所有值都存储在元组toppings中。在函数调用中，首先指定表示比萨尺寸的实参，再根据需要指定任意数量的配料。

现在，每个比萨都有了尺寸和一系列配料，而且这些信息按正确的顺序打印出来了——首先是尺寸，然后是配料：

2.2 使用任意数量的关键字实参

有时候，需要接受任意数量的实参，但预先不知道传递给函数的会是什么样的信息。在这种情况下，可将函数编写成能够接受任意数量的键值对——调用语句提供了多少就接受多少。一个这样的示例是创建用户简介：你知道将收到有关用户的信息，但不确定会是什么样的信息。在下面的示例中，函数build_profile()接受名和姓，还接受任意数量的关键字实参：

  def build_profile(first, last, **user_info):
      """创建一个字典，其中包含我们知道的有关用户的一切。"""
      user_info['first_name'] = first
      user_info['last_name'] = last
      return user_info

  user_profile = build_profile('albert', 'einstein',
                               location='princeton',
                               field='physics')
  print(user_profile)

函数build_profile()的定义要求提供名和姓，同时允许根据需要提供任意数量的名称值对。形参**user_info中的两个星号让Python创建一个名为user_info的空字典，并将收到的所有名称值对都放到这个字典中。在这个函数中，可以像访问其他字典那样访问user_info中的名称值对。

在build_profile()的函数体内，将名和姓加入了字典user_info中，因为总是会从用户那里收到这两项信息，而这两项信息没有放到这个字典中。接下来，将字典user_info返回到函数调用行。

我们调用build_profile()，向它传递名（‘albert’）、姓（‘einstein’）和两个键值对（location='princeton’和field=‘physics’），并将返回的user_info赋给变量user_profile，再打印该变量：

在这里，返回的字典包含用户的名和姓，还有求学的地方和所学专业。调用这个函数时，不管额外提供多少个键值对，它都能正确地处理。

编写函数时，能以各种方式混合使用位置实参、关键字实参和任意数量的实参。知道这些实参类型大有裨益，因为阅读别人编写的代码时经常会见到它们。要正确地使用这些类型的实参并知道其使用时机，需要经过一定的练习。就目前而言，牢记使用最简单的方法来完成任务就好了。继续往下阅读，你就会知道在各种情况下哪种方法的效率最高。

**注意：你经常会看到形参名kwargs，它用于收集任意数量的关键字实参。