为什么我们在Python中使用**来解包？ [已关闭]

Question

根据我的经验，拆包

**

是没有用的。

所以请阅读我的问题并告诉我为什么我们使用它们，或者给我一个例子，其中两个星号很有用。

为什么我们在 Python 函数中使用

**

进行解包，而无需它们也能得到相同的结果？

示例

dict1 = {"brand": "Ford", "model": "Mustang", "year": 1964}
def func(args):
    for i in args.items():
        print(i)

func(dict1)

上一个函数将得到与以下函数相同的结果：

dict1 = {"brand": "Ford", "model": "Mustang", "year": 1964}
def func(**args):
    for i in args.items():
        print(i)

func(**dict1)

Answer 1

这在您的函数中不是问题，因为您显式地迭代传递的字典，但对于一般情况，

*

用于解包

args

，

**

用于解包

kwargs

/关键字参数。

---

这可以从下面的结果看出 -

1. 使用 ** 解压关键字参数会将每个键映射到相应的关键字参数。这将返回函数中定义的相应参数的值。

def func(brand, model, year):
    return brand, model, year
    
dict1 = {"brand": "Ford", "model": "Mustang", "year": 1964}
print(func(**dict1))

#OUTPUT: ('Ford', 'Mustang', 1964)

2. 单个 * 仅将字典解压到其键。因此，当传递这些键时，函数会以字符串形式返回键。在这种情况下，用于传递参数的正确数据结构将是列表或元组。

dict1 = {"brand": "Ford", "model": "Mustang", "year": 1964}
print(func(*dict1))

#OUTPUT: ('brand', 'model', 'year')

3. 如果不解压，这种情况会失败，因为模型需要 3 个参数，但只得到 1 个（字典）。

dict1 = {"brand": "Ford", "model": "Mustang", "year": 1964}
print(func(dict1))

#OUTPUT:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-731-f73ee817438f> in <module>
      1 dict1 = {"brand": "Ford", "model": "Mustang", "year": 1964}
----> 2 print(func(dict1))

TypeError: func() missing 2 required positional arguments: 'model' and 'year'

Answer 2

您通常不会在不需要与其他任何东西集成的函数的 API 中包含

**args

。您通常会使用它以某种不关心确切参数行为的方式包装/与另一个函数交互。例如，考虑以下人为的示例：

@memoize
def f(a=0, b=0):
    if a==0: return b
    return a * f(a-1, b-a)

def memoize(f):
    cache = {}
    def _f(**kwargs):
        t = tuple(kwargs.items())
        if t not in cache:
            cache[t] = f(**kwargs)
        return cache[t]
    return _f

使用

**kwargs

而不是传入字典的主要优点是，记忆函数与其包装的函数具有完全相同的 API，因此调用者无法合理地区分它们。

正如您所指出的，从实现的角度来看，这两种约定没有太大的功能差异——区别在于您向外界公开的 API（性能也可能有所不同，但据我所知我认为与其他提高性能的方法相比，不值得关注如此小的收益）。在某些地方，这可能根本不重要，而在其他地方，您可能有充分的理由选择一种策略而不是另一种。