在以下方法定义中，*和**做param2什么？

def foo(param1, *param2):
def bar(param1, **param2):

的*args和**kwargs是一种常见的成语，以允许参数，以作为部分所述功能的任意数量的多个上定义函数 Python文档英寸

该*args给你的所有函数参数为一个元组：

def foo(*args):
    for a in args:
        print(a)        

foo(1)
# 1

foo(1,2,3)
# 1
# 2
# 3

该**kwargs会给你所有的 关键字参数除了那些与作为字典的形式参数。

def bar(**kwargs):
    for a in kwargs:
        print(a, kwargs[a])  

bar(name='one', age=27)
# age 27
# name one

这两个习惯用法都可以与普通参数混合使用，以允许使用一组固定参数和一些可变参数：

def foo(kind, *args, **kwargs):
   pass

也可以以其他方式使用此方法：

def foo(a, b, c):
    print(a, b, c)

obj = {'b':10, 'c':'lee'}

foo(100,**obj)
# 100 10 lee

*l习惯用法的另一种用法是在调用函数时解压缩参数列表。

def foo(bar, lee):
    print(bar, lee)

l = [1,2]

foo(*l)
# 1 2

在Python 3中，可以*l在分配的左侧使用（Extended Iterable Unpacking），尽管在这种情况下它提供的是列表而不是元组：

first, *rest = [1,2,3,4]
first, *l, last = [1,2,3,4]

Python 3还添加了新的语义（请参阅PEP 3102）：

def func(arg1, arg2, arg3, *, kwarg1, kwarg2):
    pass

该函数仅接受3个位置参数，之后的所有内容*只能作为关键字参数传递。

另外值得一提的是，你可以使用*和**调用功能，以及时。这是一个快捷方式，允许您使用列表/元组或字典将多个参数直接传递给函数。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))

您可以执行以下操作：

>>> 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：中的键mydict必须完全像function参数一样命名foo。否则会抛出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'

单个*表示可以有任意数量的额外位置参数。foo()可以像这样调用foo(1,2,3,4,5)。在foo（）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()可以像这样调用bar(1, a=2, b=3)。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}

这是什么**（双星）和*（明星）的参数做

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，位置（*）和关键字（**）。

定义功能

*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的元组args。

**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的字典中kwargs。

您可以（并且应该）选择任何适当的名称，但是如果目的是使参数具有非特定的语义，args并且kwargs是标准名称。

扩展，传递任意数量的参数

您还可以分别使用*args和**kwargs传入列表（或任何可迭代的）和字典（或任何映射）的参数。

接收参数的函数不必知道它们正在扩展。

例如，Python 2的xrange并不明确期望*args，但是因为它使用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)

再举一个例子，我们可以在下面使用dict扩展str.format：

>>> foo = 'FOO'
>>> bar = 'BAR'
>>> 'this is foo, {foo} and bar, {bar}'.format(**locals())
'this is foo, FOO and bar, BAR'

Python 3的新功能：使用仅关键字参数定义函数

您可以在- 之后添加仅关键字参数*args -例如，在此处，kwarg2必须将其作为关键字参数-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'})

同样，*可以单独用于表示仅关键字参数跟随，而不允许无限的位置参数。

def foo(arg, kwarg=None, *, kwarg2=None, **kwargs): 
    return arg, kwarg, kwarg2, kwargs

在这里，kwarg2再次必须是一个明确命名的关键字参数：

>>> foo(1,2,kwarg2='kwarg2', foo='foo', bar='bar')
(1, 2, 'kwarg2', {'foo': 'foo', 'bar': 'bar'})

而且我们不再可以接受无限的位置参数，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

再次，更简单地说，在这里我们需要kwarg使用名称，而不是位置：

def bar(*, kwarg=None): 
    return kwarg

在此示例中，我们看到如果尝试通过kwarg位置传递，则会收到错误消息：

>>> bar('kwarg')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bar() takes 0 positional arguments but 1 was given

我们必须显式传递kwarg参数作为关键字参数。

>>> bar(kwarg='kwarg')
'kwarg'

兼容Python 2的演示

*args（通常说“ star-args”）和**kwargs（可以通过说“ kwargs”来暗示星号，但是用“ double-star kwargs”来明确表示）是使用*和**表示法的Python的常见用法。这些特定的变量名称不是必需的（例如，您可以使用*foos和**bars），但是背离约定可能会激怒您的Python编码人员。

当我们不知道函数将要接收什么或我们可能传递多少个参数时，我们通常会使用它们，有时甚至即使分别命名每个变量也会变得非常混乱和多余（但这是通常显式的情况比隐式更好）。

例子1

以下功能描述了如何使用它们，并演示了行为。请注意，命名b参数将由前面的第二个位置参数使用：

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))

我们可以检查函数的签名的在线帮助，以help(foo)，它告诉我们

foo(a, b=10, *args, **kwargs)

让我们用 foo(1, 2, 3, 4, e=5, f=6, g=7)

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}

例子2

我们还可以使用另一个函数来调用它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}

示例3：装饰器中的实际用法

好的，所以也许我们还没有看到该实用程序。因此，假设您在区分代码之前和/或之后有多个带有冗余代码的功能。为了说明的目的，以下命名函数只是伪代码。

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

我们也许可以用不同的方式处理此问题，但是我们当然可以用装饰器提取冗余，因此下面的示例演示了如何*args并且**kwargs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，由于我们考虑了冗余性，每个包装函数都可以更加简洁地编写：

@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并**kwargs允许我们这样做的代码，我们减少了代码行，提高了可读性和可维护性，并且在程序中具有唯一的规范逻辑位置。如果需要更改此结构的任何部分，则可以在一个位置进行每次更改。

首先让我们了解什么是位置参数和关键字参数。下面是带有位置参数的函数定义的示例。

def test(a,b,c):
     print(a)
     print(b)
     print(c)

test(1,2,3)
#output:
1
2
3

因此，这是带有位置参数的函数定义。您也可以使用关键字/命名参数来调用它：

def test(a,b,c):
     print(a)
     print(b)
     print(c)

test(a=1,b=2,c=3)
#output:
1
2
3

现在让我们研究一个带有关键字参数的函数定义示例：

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
---------------------------------

因此，我们现在知道带有位置参数以及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，这些运算符可以在两个区域中使用：

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。

让我们直接看一个例子，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-

'*'运算符将列表或元组等数据结构解压缩为函数定义所需的参数。

'**'运算符将字典分解成函数定义所需的参数。

现在让我们研究函数定义中使用'*'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，“ *”运算符将接收到的参数打包到一个元组中。

现在让我们看一下函数定义中使用的“ **”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，“ **”运算符将接收到的参数打包到字典中。

因此请记住：

在函数调用中，“ *” 将元组或列表的数据结构解压缩为位置或关键字参数，以供函数定义接收。

在函数调用中，“ **” 将字典的数据结构解压缩为位置或关键字参数，以供函数定义接收。

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。

该表非常适合在函数构造和函数调用中使用*和使用：**

            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)                   |
-----------------------------------------------------------------------

这实际上只是用来总结Lorin Hochstein的答案，但我发现它很有帮助。

相关：在Python 3中已扩展了star / splat运算符的用法

*并**在函数参数列表中有特殊用法。* 表示该参数是一个列表，并且**表示该参数是一个字典。这允许函数接受任意数量的参数

对于那些通过榜样学习的人！

1. 的目的* 是使您能够定义一个函数，该函数可以采用以列表形式提供的任意数量的参数（例如f(*myList)）。
2. 目的**是通过提供字典（例如f(**{'x' : 1, 'y' : 2})）使您能够输入函数的参数。

就让我们一起来通过定义一个函数，它有两个正常的变量x，y以及可以接受更多的论据myArgs，并能接受更多的论据myKW。稍后，我们将展示如何y使用进行订阅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   = {}
# ----------------------------------------------------------------------

注意事项

1. ** 专为字典保留。
2. 非可选参数分配首先发生。
3. 您不能两次使用非可选参数。
4. 如果适用，**必须*始终紧随其后。

从Python文档中：

如果位置参数多于形式参数槽，则将引发TypeError异常，除非存在使用语法“ * identifier”的形式参数；否则，将引发TypeError异常。在这种情况下，该形式参数会接收包含多余位置参数的元组（如果没有多余位置参数，则为空元组）。

如果任何关键字参数与形式参数名称都不对应，则除非存在使用语法“ ** identifier”的形式参数，否则将引发TypeError异常；否则，将引发TypeError异常。在这种情况下，该形式参数将接收包含多余关键字参数的字典（使用关键字作为键，并将参数值用作对应的值），或者如果没有多余的关键字参数，则接收一个（新的）空字典。

* 表示将可变参数作为元组接收

** 表示接收可变参数作为字典

使用方式如下：

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

我想举一个别人没有提到的例子

*也可以打开发电机包装

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将为[1、2、3]，unzip_y将为[4、5、6]

zip（）接收多个可初始化的参数，并返回一个生成器。

zip(*zip(x,y)) -> zip((1, 4), (2, 5), (3, 6))

在Python 3.5，你也可以使用这个语法list，dict，tuple，和set显示器（有时也称为文本）。请参阅PEP 488：其他拆包概述。

>>> (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可迭代对象。

>>> range(*[1, 10], *[2])
range(1, 10, 2)

（感谢mgilson的PEP链接。）

除函数调用外，* args和** kwargs在类层次结构中很有用，并且还避免了必须__init__在Python中编写方法。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])

子类可以是

class RetailItem(Item):
    _expected_attributes = Item._expected_attributes + ['name', 'price', 'category', 'country_of_origin']

class FoodItem(RetailItem):
    _expected_attributes = RetailItem._expected_attributes +  ['expiry_date']

然后将该子类实例化为

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__以卸载属性设置。这是通过* args和** kwargs完成的。主要使用kwargs，以便使用命名参数可以读取代码。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)

可以被形容为

usb_key = ElectronicAccessories(name = 'Sandisk', 
                                price = '$6.00', 
                                category = 'Electronics',
                                country_of_origin = 'CN',
                                specifications = '4GB USB 2.0/USB 3.0')

完整的代码在这里

建立在昵称的答案上 ...

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)


foo(1, 2, 3, 4, 5)
print("\n")
bar(1, a=2, b=3)
print("\n")
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。

*args和**kwargs：允许您将可变数量的参数传递给函数。

*args：用于将非关键字的可变长度参数列表发送给函数：

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')

将产生：

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允许您将关键字的可变参数长度传递给函数。**kwargs如果要处理函数中的命名参数，则应使用。

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")  

将产生：

Your name is Nikola.
Your last_name is Tesla.
Your birthday is 7.10.1856.
Your birthplace is Croatia.

这个例子可以帮助您记住*args，**kwargs甚至super可以立即在Python中继承。

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

在函数中同时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')
{}

TL; DR

以下是6种不同的使用情况*，并**在Python编程：

1. 要使用*args：接受任意数量的位置参数 def foo(*args): pass，此处foo接受任意数量的位置参数，即以下调用有效foo(1)，foo(1, 'bar')
2. 要使用**kwargs：接受任意数量的关键字参数 def foo(**kwargs): pass，此处的'foo'接受任意数量的关键字参数，即以下调用有效foo(name='Tom')，foo(name='Tom', age=33)
3. 要使用*args, **kwargs：接受任意数量的位置和关键字参数 def foo(*args, **kwargs): pass，此处foo接受任意数量的位置和关键字参数，即以下调用是有效的foo(1,name='Tom')，foo(1, 'bar', name='Tom', age=33)
4. 要使用*：强制使用 仅关键字参数def foo(pos1, pos2, *, kwarg1): pass，这*意味着foo仅在pos2之后接受关键字参数，因此foo(1, 2, 3)引发TypeError但foo(1, 2, kwarg1=3)可以。
5. 要使用*_（注：仅是一种约定）对更多的位置参数不再表示兴趣 def foo(bar, baz, *_): pass：（按约定）意味着（按约定）在其工作中foo仅使用bar和baz参数，而将忽略其他参数。
6. 要使用\**_（注：仅是一种约定）对更多关键字参数不再表示兴趣 def foo(bar, baz, **_): pass：（按约定）意味着（按约定）在其工作中foo仅使用bar和baz参数，而将忽略其他参数。

奖励：从python 3.8开始，可以/在函数定义中使用来强制仅位置参数。在以下示例中，参数a和b是仅位置信息，而c或d可以是位置信息或关键字，而e或f必须是关键字：

def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
    pass

TL; DR

它包传递给函数的参数将list和dict分别在函数体中。当您定义函数签名时，如下所示：

def func(*args, **kwds):
    # do stuff

可以使用任意数量的参数和关键字参数来调用它。非关键字参数打包到args函数体内调用的列表中，而关键字参数打包到kwds函数体内调用的dict中。

func("this", "is a list of", "non-keyowrd", "arguments", keyword="ligma", options=[1,2,3])

现在函数体，当函数被调用里面，有两个局部变量，args这是一个有值列表["this", "is a list of", "non-keyword", "arguments"]和kwds它是一个dict具有价值{"keyword" : "ligma", "options" : [1,2,3]}

这也可以反向进行，即从呼叫方进行。例如，如果您将函数定义为：

def f(a, b, c, d=1, e=10):
    # do stuff

您可以通过解压缩调用范围中的迭代器或映射来调用它：

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)

语境

• python 3.x
• 开箱 **
• 与字符串格式一起使用

与字符串格式一起使用

除了此主题中的答案外，这是其他地方未提及的另一个细节。这扩展了布拉德·所罗门的答案

**使用python时，使用进行解包也很有用str.format。

这有点类似于您可以使用python f-strings f-string进行的操作，但是增加了声明保留变量的字典的开销（f-string不需要字典）。

快速范例

  ## init vars
  ddvars = dict()
  ddcalc = dict()
  pass
  ddvars['fname']     = 'Huomer'
  ddvars['lname']     = 'Huimpson'
  ddvars['motto']     = 'I love donuts!'
  ddvars['age']       = 33
  pass
  ddcalc['ydiff']     = 5
  ddcalc['ycalc']     = ddvars['age'] + ddcalc['ydiff']
  pass
  vdemo = []

  ## ********************
  ## single unpack supported in py 2.7
  vdemo.append('''
  Hello {fname} {lname}!

  Today you are {age} years old!

  We love your motto "{motto}" and we agree with you!
  '''.format(**ddvars)) 
  pass

  ## ********************
  ## multiple unpack supported in py 3.x
  vdemo.append('''
  Hello {fname} {lname}!

  In {ydiff} years you will be {ycalc} years old!
  '''.format(**ddvars,**ddcalc)) 
  pass

  ## ********************
  print(vdemo[-1])

• def foo(param1, *param2):是一种方法，可以接受任意数量的值*param2，
• def bar(param1, **param2): 是一种可以使用键接受任意数量的值的方法 *param2
• 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
}