在以下方法定义中，*和**为param2做了什么？
def foo(param1, *param2):
def bar(param1, **param2):
*args和**kwargs是一个常见的习惯用法，允许任意数量的参数参数，如Python文档中的more on defining functions部分所述。
*args将为您提供所有功能参数as a tuple：
In [1]: def foo(*args):
...: for a in args:
...: print a
...:
...:
In [2]: foo(1)
1
In [4]: foo(1,2,3)
1
2
3
**kwargs将为您提供所有关键字参数，除了与作为字典的形式参数相对应的参数。
In [5]: def bar(**kwargs):
...: for a in kwargs:
...: print a, kwargs[a]
...:
...:
In [6]: bar(name='one', age=27)
age 27
name one
这两个习语可以与普通参数混合使用，以允许一组固定和一些变量参数：
def foo(kind, *args, **kwargs):
pass
*l习惯用法的另一个用法是在调用函数时解包参数列表。
In [9]: def foo(bar, lee):
...: print bar, lee
...:
...:
In [10]: l = [1,2]
In [11]: foo(*l)
1 2
在Python 3中，可以在赋值（*l）的左侧使用Extended Iterable Unpacking，尽管在此上下文中它给出了一个列表而不是元组：
first, *rest = [1,2,3,4]
first, *l, last = [1,2,3,4]
Python 3还增加了新的语义（参考PEP 3102）：
def func(arg1, arg2, arg3, *, kwarg1, kwarg2):
pass
这样的函数只接受3个位置参数，而*之后的所有内容只能作为关键字参数传递。
在Python 3.5中，您还可以在list，dict，tuple和set显示（有时也称为文字）中使用此语法。见PEP 488: Additional Unpacking Generalizations。
>>> (0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8))
(0, 1, 2, 3, 5, 6, 7)
>>> [0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8)]
[0, 1, 2, 3, 5, 6, 7]
>>> {0, *range(1, 4), 5, *range(6, 8)}
{0, 1, 2, 3, 5, 6, 7}
>>> d = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> e = {'six': 6, 'seven': 7}
>>> {'zero': 0, **d, 'five': 5, **e}
{'five': 5, 'seven': 7, 'two': 2, 'one': 1, 'three': 3, 'six': 6, 'zero': 0}
它还允许在单个函数调用中解压缩多个迭代。
>>> range(*[1, 10], *[2])
range(1, 10, 2)
（感谢mgilson的PEP链接。）
我想举一个其他人没有提到过的例子
*也可以拆开发电机包装
Python3文档中的一个示例
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
unzip_x, unzip_y = zip(*zip(x, y))
unzip_x将是[1,2,3]，unzip_y将是[4,5,6]
zip（）接收多个iretable args，并返回一个生成器。
zip(*zip(x,y)) -> zip((1, 4), (2, 5), (3, 6))
除了函数调用之外，* args和** kwargs在类层次结构中也很有用，也避免了在Python中编写__init__方法。在类似Django代码的框架中可以看到类似的用法。
例如，
def __init__(self, *args, **kwargs):
for attribute_name, value in zip(self._expected_attributes, args):
setattr(self, attribute_name, value)
if kwargs.has_key(attribute_name):
kwargs.pop(attribute_name)
for attribute_name in kwargs.viewkeys():
setattr(self, attribute_name, kwargs[attribute_name])
那么子类就可以了
class RetailItem(Item):
_expected_attributes = Item._expected_attributes + ['name', 'price', 'category', 'country_of_origin']
class FoodItem(RetailItem):
_expected_attributes = RetailItem._expected_attributes + ['expiry_date']
然后将子类实例化为
food_item = FoodItem(name = 'Jam',
price = 12.0,
category = 'Foods',
country_of_origin = 'US',
expiry_date = datetime.datetime.now())
此外，具有仅对该子类实例有意义的新属性的子类可以调用Base类__init__来卸载属性设置。这是通过* args和** kwargs完成的。 kwargs主要用于使用命名参数可读取代码。例如，
class ElectronicAccessories(RetailItem):
_expected_attributes = RetailItem._expected_attributes + ['specifications']
# Depend on args and kwargs to populate the data as needed.
def __init__(self, specifications = None, *args, **kwargs):
self.specifications = specifications # Rest of attributes will make sense to parent class.
super(ElectronicAccessories, self).__init__(*args, **kwargs)
可以实例化为
usb_key = ElectronicAccessories(name = 'Sandisk',
price = '$6.00',
category = 'Electronics',
country_of_origin = 'CN',
specifications = '4GB USB 2.0/USB 3.0')
完整的代码是here
*表示接收变量参数作为列表
**表示接收变量参数作为字典
使用如下：
1）单*
def foo(*args):
for arg in args:
print(arg)
foo("two", 3)
输出：
two
3
2）现在**
def bar(**kwargs):
for key in kwargs:
print(key, kwargs[key])
bar(dic1="two", dic2=3)
输出：
dic1 two
dic2 3
在函数中使用两者的一个很好的例子是：
>>> def foo(*arg,**kwargs):
... print arg
... print kwargs
>>>
>>> a = (1, 2, 3)
>>> b = {'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(*a,**b)
(1, 2, 3)
{'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(a,**b)
((1, 2, 3),)
{'aa': 11, 'bb': 22}
>>>
>>>
>>> foo(a,b)
((1, 2, 3), {'aa': 11, 'bb': 22})
{}
>>>
>>>
>>> foo(a,*b)
((1, 2, 3), 'aa', 'bb')
{}
这个例子可以帮助你立刻记住*args，**kwargs甚至super和Python中的继承。
class base(object):
def __init__(self, base_param):
self.base_param = base_param
class child1(base): # inherited from base class
def __init__(self, child_param, *args) # *args for non-keyword args
self.child_param = child_param
super(child1, self).__init__(*args) # call __init__ of the base class and initialize it with a NON-KEYWORD arg
class child2(base):
def __init__(self, child_param, **kwargs):
self.child_param = child_param
super(child2, self).__init__(**kwargs) # call __init__ of the base class and initialize it with a KEYWORD arg
c1 = child1(1,0)
c2 = child2(1,base_param=0)
print c1.base_param # 0
print c1.child_param # 1
print c2.base_param # 0
print c2.child_param # 1
它将传递给函数的参数分别打包到函数体内的list和dict中。当您定义这样的函数签名时：
def func(*args, **kwds):
# do stuff
可以使用任意数量的参数和关键字参数调用它。非关键字参数被打包到函数体内部名为args的列表中，关键字参数被打包到函数体内的一个名为kwds的字典中。
func("this", "is a list of", "non-keyowrd", "arguments", keyword="ligma", options=[1,2,3])
现在在函数体内部，当调用函数时，有两个局部变量，args是一个值为["this", "is a list of", "non-keyword", "arguments"]的列表，kwds是一个值为dict的{"keyword" : "ligma", "options" : [1,2,3]}
这也是相反的，即来自呼叫方。例如，如果您将函数定义为：
def f(a, b, c, d=1, e=10):
# do stuff
你可以通过解压缩调用范围内的迭代或映射来调用它：
iterable = [1, 20, 500]
mapping = {"d" : 100, "e": 3}
f(*iterable, **mapping)
# That call is equivalent to
f(1, 20, 500, d=100, e=3)
*args和**kwargs：允许您将可变数量的参数传递给函数。
*args：用于向函数发送非keyworded变长参数列表：
def args(normal_arg, *argv):
print("normal argument:", normal_arg)
for arg in argv:
print("Argument in list of arguments from *argv:", arg)
args('animals', 'fish', 'duck', 'bird')
会产生：
normal argument: animals
Argument in list of arguments from *argv: fish
Argument in list of arguments from *argv: duck
Argument in list of arguments from *argv: bird
**kwargs*
**kwargs允许您将keyworded可变长度的参数传递给函数。如果要在函数中处理命名参数，则应使用**kwargs。
def who(**kwargs):
if kwargs is not None:
for key, value in kwargs.items():
print("Your %s is %s." % (key, value))
who(name="Nikola", last_name="Tesla", birthday="7.10.1856", birthplace="Croatia")
会产生：
Your name is Nikola.
Your last_name is Tesla.
Your birthday is 7.10.1856.
Your birthplace is Croatia.
建立在尼克的answer ...
def foo(param1, *param2):
print(param1)
print(param2)
def bar(param1, **param2):
print(param1)
print(param2)
def three_params(param1, *param2, **param3):
print(param1)
print(param2)
print(param3)
print(foo(1, 2, 3, 4, 5))
print("\n")
print(bar(1, a=2, b=3))
print("\n")
print(three_params(1, 2, 3, 4, s=5))
输出：
1
(2, 3, 4, 5)
1
{'a': 2, 'b': 3}
1
(2, 3, 4)
{'s': 5}
基本上，任何数量的位置参数都可以使用* args，任何命名参数（或kwargs aka关键字参数）都可以使用** kwargs。
def foo(param1, *param2):是一个方法可以接受*param2的任意数量的值，def bar(param1, **param2):是一个方法，可以使用*param2的键接受任意数量的值param1是一个简单的参数。例如，在Java中实现varargs的语法如下：
accessModifier methodName(datatype… arg) {
// method body
}
值得注意的是，在调用函数时也可以使用*和**。这是一个快捷方式，允许您使用列表/元组或字典直接将多个参数传递给函数。例如，如果您具有以下功能：
def foo(x,y,z):
print("x=" + str(x))
print("y=" + str(y))
print("z=" + str(z))
你可以这样做：
>>> mylist = [1,2,3]
>>> foo(*mylist)
x=1
y=2
z=3
>>> mydict = {'x':1,'y':2,'z':3}
>>> foo(**mydict)
x=1
y=2
z=3
>>> mytuple = (1, 2, 3)
>>> foo(*mytuple)
x=1
y=2
z=3
注意：mydict中的键必须与函数foo的参数完全相同。否则它将抛出一个TypeError：
>>> mydict = {'x':1,'y':2,'z':3,'badnews':9}
>>> foo(**mydict)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() got an unexpected keyword argument 'badnews'
单*表示可以有任意数量的额外位置参数。 foo()可以像foo(1,2,3,4,5)一样被调用。在foo（）的主体中，param2是一个包含2-5的序列。
双**表示可以有任意数量的额外命名参数。 bar()可以像bar(1, a=2, b=3)一样被调用。在bar（）的主体中，param2是一个包含{'a'：2，'b'：3}的字典
使用以下代码：
def foo(param1, *param2):
print(param1)
print(param2)
def bar(param1, **param2):
print(param1)
print(param2)
foo(1,2,3,4,5)
bar(1,a=2,b=3)
输出是
1
(2, 3, 4, 5)
1
{'a': 2, 'b': 3}
What does
**(double star) and*(star) do for parameters
它们允许定义函数以接受并允许用户传递任意数量的参数，即位置（*）和关键字（**）。
*args允许任意数量的可选位置参数（参数），这些参数将分配给名为args的元组。
**kwargs允许任意数量的可选关键字参数（参数），这些参数将位于名为kwargs的dict中。
您可以（并且应该）选择任何适当的名称，但如果目的是使参数具有非特定语义，则args和kwargs是标准名称。
您还可以使用*args和**kwargs分别从列表（或任何可迭代的）和dicts（或任何映射）传递参数。
接收参数的函数不必知道它们正在被扩展。
例如，Python 2的xrange没有明确地期望*args，但是因为它需要3个整数作为参数：
>>> x = xrange(3) # create our *args - an iterable of 3 integers
>>> xrange(*x) # expand here
xrange(0, 2, 2)
另一个例子，我们可以在str.format中使用dict扩展：
>>> foo = 'FOO'
>>> bar = 'BAR'
>>> 'this is foo, {foo} and bar, {bar}'.format(**locals())
'this is foo, FOO and bar, BAR'
你可以在keyword only arguments之后拥有*args - 例如，在这里，kwarg2必须作为关键字参数给出 - 而不是位置：
def foo(arg, kwarg=None, *args, kwarg2=None, **kwargs):
return arg, kwarg, args, kwarg2, kwargs
用法：
>>> foo(1,2,3,4,5,kwarg2='kwarg2', bar='bar', baz='baz')
(1, 2, (3, 4, 5), 'kwarg2', {'bar': 'bar', 'baz': 'baz'})
此外，*可以单独用于指示仅关键字参数，而不允许无限制的位置参数。
def foo(arg, kwarg=None, *, kwarg2=None, **kwargs):
return arg, kwarg, kwarg2, kwargs
在这里，kwarg2必须再次是一个显式命名的关键字参数：
>>> foo(1,2,kwarg2='kwarg2', foo='foo', bar='bar')
(1, 2, 'kwarg2', {'foo': 'foo', 'bar': 'bar'})
我们不能再接受无限制的位置论证，因为我们没有*args*：
>>> foo(1,2,3,4,5, kwarg2='kwarg2', foo='foo', bar='bar')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: foo() takes from 1 to 2 positional arguments
but 5 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given
同样，更简单地说，在这里我们要求kwarg通过名称给出，而不是位置：
def bar(*, kwarg=None):
return kwarg
在这个例子中，我们看到如果我们尝试在位置上传递kwarg，我们会收到一个错误：
>>> bar('kwarg')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bar() takes 0 positional arguments but 1 was given
我们必须明确地将kwarg参数作为关键字参数传递。
>>> bar(kwarg='kwarg')
'kwarg'
*args（通常称为“star-args”）和**kwargs（明星可以通过说“kwargs”暗示，但明确表示“双星kwargs”）是Python使用*和**表示法的常用习语。这些特定的变量名称不是必需的（例如，您可以使用*foos和**bars），但偏离惯例可能会激怒您的Python同事。
当我们不知道我们的函数将接收什么或者我们可能传递多少个参数时，我们通常会使用这些，有时即使分别命名每个变量也会变得非常混乱和冗余（但这种情况通常是明确的比隐含更好。
例1
以下函数描述了它们的使用方式，并演示了行为。请注意，命名的b参数将被第二个位置参数消耗之前：
def foo(a, b=10, *args, **kwargs):
'''
this function takes required argument a, not required keyword argument b
and any number of unknown positional arguments and keyword arguments after
'''
print('a is a required argument, and its value is {0}'.format(a))
print('b not required, its default value is 10, actual value: {0}'.format(b))
# we can inspect the unknown arguments we were passed:
# - args:
print('args is of type {0} and length {1}'.format(type(args), len(args)))
for arg in args:
print('unknown arg: {0}'.format(arg))
# - kwargs:
print('kwargs is of type {0} and length {1}'.format(type(kwargs),
len(kwargs)))
for kw, arg in kwargs.items():
print('unknown kwarg - kw: {0}, arg: {1}'.format(kw, arg))
# But we don't have to know anything about them
# to pass them to other functions.
print('Args or kwargs can be passed without knowing what they are.')
# max can take two or more positional args: max(a, b, c...)
print('e.g. max(a, b, *args) \n{0}'.format(
max(a, b, *args)))
kweg = 'dict({0})'.format( # named args same as unknown kwargs
', '.join('{k}={v}'.format(k=k, v=v)
for k, v in sorted(kwargs.items())))
print('e.g. dict(**kwargs) (same as {kweg}) returns: \n{0}'.format(
dict(**kwargs), kweg=kweg))
我们可以通过help(foo)查看函数签名的在线帮助，告诉我们
foo(a, b=10, *args, **kwargs)
我们用foo(1, 2, 3, 4, e=5, f=6, g=7)调用这个函数
打印：
a is a required argument, and its value is 1
b not required, its default value is 10, actual value: 2
args is of type <type 'tuple'> and length 2
unknown arg: 3
unknown arg: 4
kwargs is of type <type 'dict'> and length 3
unknown kwarg - kw: e, arg: 5
unknown kwarg - kw: g, arg: 7
unknown kwarg - kw: f, arg: 6
Args or kwargs can be passed without knowing what they are.
e.g. max(a, b, *args)
4
e.g. dict(**kwargs) (same as dict(e=5, f=6, g=7)) returns:
{'e': 5, 'g': 7, 'f': 6}
例2
我们也可以使用另一个函数调用它，我们只提供a：
def bar(a):
b, c, d, e, f = 2, 3, 4, 5, 6
# dumping every local variable into foo as a keyword argument
# by expanding the locals dict:
foo(**locals())
bar(100)印刷品：
a is a required argument, and its value is 100
b not required, its default value is 10, actual value: 2
args is of type <type 'tuple'> and length 0
kwargs is of type <type 'dict'> and length 4
unknown kwarg - kw: c, arg: 3
unknown kwarg - kw: e, arg: 5
unknown kwarg - kw: d, arg: 4
unknown kwarg - kw: f, arg: 6
Args or kwargs can be passed without knowing what they are.
e.g. max(a, b, *args)
100
e.g. dict(**kwargs) (same as dict(c=3, d=4, e=5, f=6)) returns:
{'c': 3, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
例3：装饰器中的实际用法
好吧，也许我们还没有看到效用。因此，假设在差分代码之前和/或之后，您有多个具有冗余代码的函数。以下命名函数仅用于说明目的的伪代码。
def foo(a, b, c, d=0, e=100):
# imagine this is much more code than a simple function call
preprocess()
differentiating_process_foo(a,b,c,d,e)
# imagine this is much more code than a simple function call
postprocess()
def bar(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None):
preprocess()
differentiating_process_bar(a,b,c,d,e,f)
postprocess()
def baz(a, b, c, d, e, f):
... and so on
我们可能能够以不同的方式处理这个问题，但我们当然可以使用装饰器提取冗余，因此下面的示例演示了*args和**kwargs如何非常有用：
def decorator(function):
'''function to wrap other functions with a pre- and postprocess'''
@functools.wraps(function) # applies module, name, and docstring to wrapper
def wrapper(*args, **kwargs):
# again, imagine this is complicated, but we only write it once!
preprocess()
function(*args, **kwargs)
postprocess()
return wrapper
现在，每个包装的函数都可以更简洁地编写，因为我们已经考虑了冗余：
@decorator
def foo(a, b, c, d=0, e=100):
differentiating_process_foo(a,b,c,d,e)
@decorator
def bar(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None):
differentiating_process_bar(a,b,c,d,e,f)
@decorator
def baz(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None, g=None):
differentiating_process_baz(a,b,c,d,e,f, g)
@decorator
def quux(a, b, c=None, d=0, e=100, f=None, g=None, h=None):
differentiating_process_quux(a,b,c,d,e,f,g,h)
通过分解*args和**kwargs允许我们执行的代码，我们减少了代码行数，提高了可读性和可维护性，并为程序中的逻辑提供了唯一的规范位置。如果我们需要改变这个结构的任何部分，我们有一个地方可以进行每次更改。
让我们首先了解什么是位置参数和关键字参数。下面是使用Positional参数的函数定义示例。
def test(a,b,c):
print(a)
print(b)
print(c)
test(1,2,3)
#output:
1
2
3
所以这是一个带位置参数的函数定义。您也可以使用关键字/命名参数调用它：
def test(a,b,c):
print(a)
print(b)
print(c)
test(a=1,b=2,c=3)
#output:
1
2
3
现在让我们用关键字参数研究函数定义的示例：
def test(a=0,b=0,c=0):
print(a)
print(b)
print(c)
print('-------------------------')
test(a=1,b=2,c=3)
#output :
1
2
3
-------------------------
您也可以使用位置参数调用此函数：
def test(a=0,b=0,c=0):
print(a)
print(b)
print(c)
print('-------------------------')
test(1,2,3)
# output :
1
2
3
---------------------------------
所以我们现在知道具有位置和关键字参数的函数定义。
现在让我们研究'*'运算符和'**'运算符。
请注意，这些运营商可以在两个方面使用：
a）函数调用
b）功能定义
在函数调用中使用'*'运算符和'**'运算符。
让我们直接举一个例子然后讨论它。
def sum(a,b): #receive args from function calls as sum(1,2) or sum(a=1,b=2)
print(a+b)
my_tuple = (1,2)
my_list = [1,2]
my_dict = {'a':1,'b':2}
# Let us unpack data structure of list or tuple or dict into arguments with help of '*' operator
sum(*my_tuple) # becomes same as sum(1,2) after unpacking my_tuple with '*'
sum(*my_list) # becomes same as sum(1,2) after unpacking my_list with '*'
sum(**my_dict) # becomes same as sum(a=1,b=2) after unpacking by '**'
# output is 3 in all three calls to sum function.
所以记住
在函数调用中使用'*'或'**'运算符时 -
'*'运算符将数据结构（如列表或元组）解包为函数定义所需的参数。
'**'运算符将字典解包为函数定义所需的参数。
现在让我们研究函数定义中的'*'运算符。例：
def sum(*args): #pack the received positional args into data structure of tuple. after applying '*' - def sum((1,2,3,4))
sum = 0
for a in args:
sum+=a
print(sum)
sum(1,2,3,4) #positional args sent to function sum
#output:
10
在函数定义中，'*'运算符将接收的参数打包到元组中。
现在让我们看一下函数定义中使用的'**'的示例：
def sum(**args): #pack keyword args into datastructure of dict after applying '**' - def sum({a:1,b:2,c:3,d:4})
sum=0
for k,v in args.items():
sum+=v
print(sum)
sum(a=1,b=2,c=3,d=4) #positional args sent to function sum
在函数定义中，'**'运算符将接收的参数打包到字典中。
所以请记住：
在函数调用中，'*'将元组或列表的数据结构解包为要由函数定义接收的位置或关键字参数。
在函数调用中，'**'将字典的数据结构解包为要由函数定义接收的位置或关键字参数。
在函数定义中，'*'将位置参数打包到元组中。
在函数定义中，'**'将关键字参数打包到字典中。
*和**在函数参数列表中有特殊用法。 *暗示该参数是一个列表，而**暗示该参数是一个字典。这允许函数接受任意数量的参数
虽然在Python 3中使用星形/ splat运算符是expanded，但我喜欢下表，因为它与使用这些运算符with functions有关。 splat运算符既可以在函数构造中使用，也可以在函数调用中使用：
In function construction In function call
=======================================================================
| def f(*args): | def f(a, b):
*args | for arg in args: | return a + b
| print(arg) | args = (1, 2)
| f(1, 2) | f(*args)
----------|--------------------------------|---------------------------
| def f(a, b): | def f(a, b):
**kwargs | return a + b | return a + b
| def g(**kwargs): | kwargs = dict(a=1, b=2)
| return f(**kwargs) | f(**kwargs)
| g(a=1, b=2) |
-----------------------------------------------------------------------
这真的只是为了总结Lorin Hochstein的answer，但我觉得它很有帮助。
*的目的是让你能够定义一个函数，该函数可以将任意数量的参数作为列表提供（例如f(*myList)）。**的目的是让你能够通过提供字典（例如f(**{'x' : 1, 'y' : 2})）来提供函数的参数。让我们通过定义一个函数来证明这一点，该函数接受两个正常变量x，y，并且可以接受更多的参数作为myArgs，并且可以接受更多的参数作为myKW。稍后，我们将展示如何使用y喂myArgDict。
def f(x, y, *myArgs, **myKW):
print("# x = {}".format(x))
print("# y = {}".format(y))
print("# myArgs = {}".format(myArgs))
print("# myKW = {}".format(myKW))
print("# ----------------------------------------------------------------------")
# Define a list for demonstration purposes
myList = ["Left", "Right", "Up", "Down"]
# Define a dictionary for demonstration purposes
myDict = {"Wubba": "lubba", "Dub": "dub"}
# Define a dictionary to feed y
myArgDict = {'y': "Why?", 'y0': "Why not?", "q": "Here is a cue!"}
# The 1st elem of myList feeds y
f("myEx", *myList, **myDict)
# x = myEx
# y = Left
# myArgs = ('Right', 'Up', 'Down')
# myKW = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# ----------------------------------------------------------------------
# y is matched and fed first
# The rest of myArgDict becomes additional arguments feeding myKW
f("myEx", **myArgDict)
# x = myEx
# y = Why?
# myArgs = ()
# myKW = {'y0': 'Why not?', 'q': 'Here is a cue!'}
# ----------------------------------------------------------------------
# The rest of myArgDict becomes additional arguments feeding myArgs
f("myEx", *myArgDict)
# x = myEx
# y = y
# myArgs = ('y0', 'q')
# myKW = {}
# ----------------------------------------------------------------------
# Feed extra arguments manually and append even more from my list
f("myEx", 4, 42, 420, *myList, *myDict, **myDict)
# x = myEx
# y = 4
# myArgs = (42, 420, 'Left', 'Right', 'Up', 'Down', 'Wubba', 'Dub')
# myKW = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# ----------------------------------------------------------------------
# Without the stars, the entire provided list and dict become x, and y:
f(myList, myDict)
# x = ['Left', 'Right', 'Up', 'Down']
# y = {'Wubba': 'lubba', 'Dub': 'dub'}
# myArgs = ()
# myKW = {}
# ----------------------------------------------------------------------
**专门用于词典。**必须始终在*之后。从Python文档：
如果存在比正式参数槽更多的位置参数，则会引发TypeError异常，除非存在使用语法“* identifier”的形式参数;在这种情况下，该形式参数接收包含多余位置参数的元组（或者如果没有多余的位置参数则为空元组）。
如果任何关键字参数与形式参数名称不对应，则引发TypeError异常，除非存在使用语法“** identifier”的形式参数;在这种情况下，该形式参数接收包含多余关键字参数的字典（使用关键字作为键，参数值作为对应值），或者如果没有多余的关键字参数则接收（新）空字典。