按"指针"传递
python中变量赋值、参数传递都是通过"指针"拷贝的方式进行的。除了按"指针"拷贝，还有一种按值拷贝的方式，关于按值、按指针拷贝的细节，参见按值传递 vs. 按指针传递。
所以在python中，变量赋值、参数传递，都只是拷贝了源数据的一个地址，而不会拷贝内存中完整的数据对象副本。所以，如果在函数内部修改变量指向的数据对象，会影响函数外部的数据。
例如：
def f(x):
print(x+3)
a=4
f(a)
在将a赋值给本地变量x的时候，只是拷贝了a目前保存的地址给x，使得x也保存了内存中数据对象4的地址。
如果传递的数据对象是可变数据对象(例如列表)，那么在函数内部修改它，会影响函数外部的原始数据对象：
L1=[11,22,33,44]
def f(x):
x[0] += 1
f(L1)
print(L1) # 输出：[12, 22, 33, 44]
显然，在函数内部修改x[0]的值，函数外部原始的L1也发生了改变。因为L1赋值给x的时候，只是拷贝了一份L1所指向列表的地址给x，使得x也指向这个列表。
为了避免这种情况，可以新创建一份列表的副本，然后传递给函数参数。
L1=[11,22,33,44]
def f(x):
x[0] += 1
f(L1[:])
print(L1) # 输出：[11, 22, 33, 44]
上面传递给函数参数x的是L1[:]，它会在内存中创建一个新的列表副本，所以x指向的是这个新的副本列表，修改它不会影响原始的列表L1。
函数参数
Python的函数对参数和返回值方面非常宽松，参数变量可以是任意数据类型，返回值也一样，只需使用变量名代替它们即可。
例如，下面的参数x可以是任意类型的结构，可以是数值、字符串、列表、字典等等类型。返回值语句return同理。
def f(x):
print(x)
return x
f(2)
f("haha")
实际上，上面调用函数时是按照参数位置进行传参对本地变量x进行赋值的。除此之外，还可以指定为key=value的方式进行传参。例如：
f(x=2)
f(x="haha")
按位置传参
如果是多个参数，则按从左到右的顺序进行参数变量的赋值：
def f(x,y,z):
print(x)
print(y)
print(z)
f(2,3,4)
调用f(2,3,4)的时候，会按照从左向右的位置方式对本地变量x、y、z赋值：x=2,y=3,z=4。
按关键字key/value方式传值
python还支持key=value的方式设置函数调用时的参数，使用key=value的方式赋值时，顺序不重要。这种函数调用时的传值方式称为"关键字传值"。
例如：
def f(x,y,z):
print(x)
print(y)
print(z)
f(x=3,y="haha",z=4)
也可以打乱顺序：
f(x=3,z=4,y="haha")
还可以将key=value和位置传参的方式进行混合：
f(3,"haha",z=4)
但混合按位置传参方式的时候，位置参数必须在其它传参方式的前面，不仅此处结合key=value时如此，后文中位置参数结合其它方式传参也都如此：位置参数必须在最前面。
例如，下面的传参方式是错的：
f(z=4,3,"haha")
参数默认值
在def或lambda声明函数的时候，可以通过var=default的方式指定参数的默认值。
例如：
def f(x=3):
print(x)
f(4)
f("haha")
f()
上面的f(4)和f("haha")都对函数f()的本地变量x进行了赋值。但是最后一个调用语句f()未赋值，而是使用参数的默认值3。
设置参数默认值时，如果函数有多个参数，则带默认值参数后面必须放在最后面。例如：
# 正确
def f(x,y,z=4)
def f(x,y=1,z=4)
# 错误
def f(x,y=4,z)
只要为参数设置了默认值，那么调用函数的时候，这个参数就是可选的，可有可无的，如果没有，则采用默认值。
def f(x,y=2,z=4):
print(x)
print(y)
print(z)
# 不采用任何默认值
f(2,3,4)
# 采用z的默认值
f(2,3)
# 采用y的默认值
# 此时z必须按key=value的方式传值
f(2,z=5)
# y、z都采用默认值
f(2)
变长参数：*
对于任意长度的参数，可以在def声明的函数中使用*将各位置参数收集到一个元组中。例如：
def f(*args):
print(args)
f(1,2,3,4)
上面调用f(1,2,3,4)的时候，将所有参数都收集到了一个名为args的元组中。所以上面的函数将输出：
(1, 2, 3, 4)
既然是元组，就可以对参数进行迭代遍历：
def f(*args):
for arg in args:
print(arg)
f(1,2,3,4)
必须注意，*是按位置收集参数的。
def f(x,y,*args):
print(x)
print(y)
for arg in args:
print(arg)
f(1,2,3,4)
按照从左向右的传参规则，首先将1赋值给x，将2赋值给y，然后将剩余所有的位置参数收集到args元组中，所以args=(3,4)。
如果*后面还有参数，则调用函数的时候，后面的参数必须使用key=value的方式传递，否则会收集到元组中，从而导致参数缺少的问题：
def f(x,*args,y):
print(x)
print(y)
for arg in args:
print(arg)
# 正确
f(1,3,4,y=2)
# 错误
f(1,2,3,4)
上面调用f(1,3,4,y=2)的时候，会按照位置参数对x赋值为1，然后将所有位置参数收集到元组args中，因为y=2是非位置参数传值方式，所以args=(3,4)。
如果为上面的y设置默认值：
def f(x,*args,y=2)
那么f(1,2,3,4)会将(2,3,4)都收集到元组args中，然后y采用默认值2。
变长参数：**
除了可以使用*将位置参数收集到元组中，还可以使用**将key=value格式的参数收集到字典中。
例如：
def f(x,**args):
print(x)
print(args)
f(1,a=11,b=22,c=33,d=44)
上面首先按位置传参的方式赋值x=1，然后将剩余的所有key=value参数收集到名为args的字典中。所以，args字典的内容为：
{'a': 11, 'b': 22, 'c': 33, 'd': 44}
既然是将参数收集到字典中，就可以使用字典类的工具操作这个字典。例如，遍历字典。
在**的后面不能出现任何其它类型的参数。例如，下面的都是错误的def定义方式：
def f(x,**args,y)
def f(x,**args,y=3)
def f(x,**args,*t)
只能将位置参数或者*的收集放在**的前面。
def f(x,y,**args)
def f(x,*args1,**args2)
函数调用时的*和**
除了在def定义函数时，参数中可以使用*或**收集参数，在函数调用的时候也可以使用*或**分别解包元组(列表或其它对象)、字典。一定要注意区分函数定义和函数调用时的*、**，它们的用法是不通用的。
例如，解包元组：
def f(a,b,c,d):
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
T=(1,2,3,4)
f(*T)
*除了可以解包元组，还可以解包其它可迭代对象，例如列表。甚至是字典也能解包，只不过*解包的字典得到的是key组成的参数列表，和value无关：
D=dict(a=11,b=22,c=33,d=44)
f(*D)
# 输出：
a
b
c
d
而**解包的字典则是key=value组成的参数列表。以下是函数调用时使用**进行解包，字典D中的key名称必须和def中定义的参数名称相同：
def f(a,b,c,d):
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
D=dict(a=11,b=22,c=33,d=44)
f(**D)
# 输出：
11
22
33
44
在函数调用时，可以混合位置参数、关键字参数、*解包参数、**解包参数。用法非常的灵活：
def f(a,b,c,d):
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
f(*(1,2),**{'d':4,'c':3})
f(1,*(2,3),**{'d':4})
f(1,c=3,*(2,),**{'d':4})
f(1,*(2,3),d=4)
f(1,*(2,),c=3,**{'d':4})
上面调用函数时的效果都等同于f(1,2,3,4)。
keyword-only参数形式
keyword-only的参数传值方式表示def中如果使用了*，那么在调用函数时，它后面的参数必须只能使用关键字传值。其实在前面的内容中已经出现过几次与之相关的说明。
另外注意，*才是keyword-only开关，**不是，虽然**也有自己的一些语法限制：任意类型的参数定义都必须在**之前，包括keyword-only类型的参数。这个前面已经解释过了。
例如：
def f(a,*b,c):
print(a,b,c)
按照keyword-only的规则，被*b收集的位置参数不包括c，这个c必须只能使用关键字的方式传值，否则就被当作位置参数被收集到元组b中。
# 正确
f(1,2,3,c=4)
# 错误
f(1,2,3,4)
# 错误
f(1,c=4,2,3)
其中最后一个错误和如何def的定义无关，而是函数调用时的语法错误，前面已经解释过：位置参数必须放在最前面。
还可以直接使用*而非*args的方式，这表示不收集任何参数，但却要求它后面的参数必须按照关键字传值的方式。
def f(a,*,b,c):
print(a,b,c)
以下是正确和错误的调用方式示例：
# 正确
f(1,b=2,c=3)
f(1,c=3,b=2)
f(b=2,c=3,a=1)
# 错误
f(1,2,3)
f(1,2,c=3)
f(1,b=2,3)
不过，keyword-only后面的参数可以使用参数默认值。
def f(a,*,b,c=3)
那么c是可选的，但如果给定，则必须按关键字方式传值。
参数定义和参数传值的规则
对于函数定义中的参数，有3种方式：普通位置参数、*开启的keyword-only参数、**args收集参数。它们之间的规则是：
**args必须在最后面*或*args后面可以是普通参数，但是函数调用传值时，它后面的参数必须按照关键字的方式指定
所以，函数定义时参数的通用形式为：其中c和d必须使用关键字传值方式
def f(a,b, *,c,d, **dicts)
def f(a,b, *args,c,d, **dicts)
对于函数调用中的参数，有：普通位置参数、关键字参数、*解包参数、**解包参数。它们之间的规则时：
- 普通位置参数必须在最前面
**解包必须在最后面- 关键字参数和
*解包参数只要求在上述两种参数形式中间，顺序可以随意
所以，函数调用时的传参形式为：
f(a,b,c, *(d,e,f),g=1,h=2, **dict(j=3,k=4))
f(a,b,c, d=1,e=2,*(f,g,h), **dict(j=3,k=4))
例如：
def f(a,*b,c,**d):
print(a,b,c,d)
f(1, 2,3, c=4, x=5,y=6)
f(1, c=4,*(2,3), **dict(x=5,y=6))
f(1, *(2,3),c=4, **dict(x=5,y=6))
f(1, *(2,3), **dict(c=4,x=5,y=6))
f(1, 2,3, **dict(c=4,x=5,y=6))
函数注解(annotations)
python函数有一个名为__annotations__的属性(可以使用dir(Func_Name)来查看)。它表示函数的注解。
函数的注解使得参数变得更规范、更通用，它有点类似于强调数据类型。但它们仅仅只是注解，只是给人看，用来起提示作用的，不会对实际的调用有任何影响。
例如，下面是没有给注解的函数参数，也就是平时见到的参数方式：
def myfunc(a,b,c):
return a+b+c
myfunc(1,2,3)
函数的注解分两种：参数注解和返回值注解。
- 参数注解：定义在各参数名之后，使用冒号分隔参数和参数的注解
- 返回值注解：定义在参数列表之后，冒号之前，使用瘦箭头
->分隔
例如：
def myfunc(a:'string',b:[1,5],c:int)->int:
return a+b+c
print( myfunc(1,2,3) )
print( myfunc("a","b","c") )
虽然上面的函数注解提示了参数a是一个字符串，b是一个列表，c是一个int类型的数据，以及返回值是一个int类型的值，但在函数调用的时候，这些"强调"并没有发生影响，只不过在使用该函数的时候，如果使用IDE编写代码，会有代码提示。
可以通过函数的__annotations__属性查看函数的注解：
print(myfunc.__annotations__)
输出：
{'a': 'string', 'b': [1, 5], 'c': <class 'int'>, 'return': <class 'int'>}
可以只对其中一个或多个参数进行注解。
如果使用了注解，还要设置参数的默认值，则默认值需要在注解的后面。例如：
def f(a:'string'=4):
函数注解只对def语句有效，对lambda无效，因为lambda已经限制了函数的定义方式。