Аргументы функций в Python: позиционные, именованные, *args и **kwargs с примерами

Аргументы функций в Python — одна из базовых тем, которая напрямую влияет на читаемость кода и качество API. В этой статье мы подробно разберём позиционные и именованные аргументы, значения по умолчанию, *args и **kwargs, распаковку, а также более продвинутые вещи: позиционно‑только и ключево‑только параметры. Материал ориентирован на запрос: «аргументы функций в Python: *args и **kwargs, позиционные и именованные» и подойдет как новичкам, так и продолжающим разработчикам.

Кратко о терминах

Порядок параметров в сигнатуре

Рекомендуемый порядок (PEP 8):

def func(pos_only, /, standard, *args, kw_only, **kwargs):
    pass

Здесь:

Позиционные и именованные аргументы: база

def greet(name, greeting="Привет", *, upper=False):
    msg = f"{greeting}, {name}!"
    return msg.upper() if upper else msg

print(greet("Анна"))                  # Привет, Анна!
print(greet("Анна", "Здравствуйте"))   # Здравствуйте, Анна!
print(greet("Анна", upper=True))       # ПРИВЕТ, АННА!

Аргумент upper — ключево‑только. Его нельзя передать позиционно, что делает API явным и самодокументируемым.

Значения по умолчанию и частая ошибка с изменяемыми типами

Не используйте изменяемые объекты (list, dict, set) как значения по умолчанию. Они создаются один раз при определении функции:

def add_item(item, bucket=[]):  # ПЛОХО
    bucket.append(item)
    return bucket

print(add_item(1))  # [1]
print(add_item(2))  # [1, 2] — неожиданное «накапливание»

Правильно — использовать None и инициализировать внутри:

def add_item(item, bucket=None):  # ХОРОШО
    if bucket is None:
        bucket = []
    bucket.append(item)
    return bucket

*args и **kwargs: гибкость без хаоса

*args собирает лишние позиционные аргументы, **kwargs — лишние именованные. Это полезно для обёрток и «проброса» параметров глубже по стеку.

def log_call(fn):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"CALL {fn.__name__} args={args} kwargs={kwargs}")
        return fn(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log_call
def power(base, exp=2):
    return base ** exp

print(power(3))             # CALL power args=(3,) kwargs={'exp': 2}
print(power(2, exp=5))      # CALL power args=(2,) kwargs={'exp': 5}

Совет: не злоупотребляйте *args/**kwargs. Явные параметры делают API безопаснее. Используйте их там, где нужна расширяемость, например в промежуточных слоях и декораторах.

Распаковка при вызове: * и **

Операторы * и ** применяются не только в сигнатуре, но и при вызове функции для распаковки последовательностей и словарей:

def rectangle(area, /, *, color="blue", border=1):
    return {"area": area, "color": color, "border": border}

data = (10 * 5,)         # кортеж из одного элемента
options = {"color": "red", "border": 3}

print(rectangle(*data, **options))  # {'area': 50, 'color': 'red', 'border': 3}

Позиционно‑только и ключево‑только параметры

Позиционно‑только параметры через «/» фиксируют интерфейс и упрощают рефакторинг: вы можете менять имена без риска сломать внешний код, зависящий от именованных аргументов.

def normalize(value, /, *, method="minmax"):
    # value — только позиционно, method — только по имени
    ...

Ключево‑только параметры через «*» повышают явность и читаемость, особенно для булевых флагов и параметров настройки.

Практические мини‑кейсы

1) Универсальная функция форматирования

def format_price(value, /, *, currency="₽", sep=" ", precision=2):
    s = f"{value:,.{precision}f}".replace(",", "_").replace(".", ",").replace("_", sep)
    return f"{s}{sep}{currency}".strip()

print(format_price(1234567.8))
print(format_price(1234567.8, currency="USD", precision=0))

2) Безопасная сборка SQL‑условий

def build_where(**filters):
    # Пример: build_where(status='active', user_id=42)
    parts, params = [], []
    for field, value in filters.items():
        parts.append(f"{field} = %s")
        params.append(value)
    clause = " AND ".join(parts) if parts else "1=1"
    return clause, tuple(params)

where, params = build_where(status="active", user_id=42)
print(where)   # status = %s AND user_id = %s
print(params)  # ('active', 42)

3) CLI‑хелпер с пробросом опций

def run_job(name, /, *, dry_run=False, verbose=False):
    if verbose:
        print(f"Running {name}; dry_run={dry_run}")
    if not dry_run:
        print("Job executed")

cli_flags = {"dry_run": True, "verbose": True}
run_job("cleanup", **cli_flags)

Аннотации типов для *args и **kwargs

С типами всё просто на базовом уровне:

from typing import Any

def mean(*values: float) -> float:
    if not values:
        raise ValueError("empty")
    return sum(values) / len(values)

# **kwargs всегда со строковыми ключами
from typing import Mapping

def configure(**options: Any) -> None:
    # options: dict[str, Any]
    print(options)

Для более строгой типизации ключевых параметров используют TypedDict и Unpack (Python 3.11+), но для «основ» достаточно подхода выше.

Частые ошибки и ловушки

Мини‑чек‑лист при проектировании функции

Заключение

Грамотная работа с аргументами функций в Python делает код понятнее, API — стабильнее, а разработку — быстрее. Освойте позиционные и именованные аргументы, значения по умолчанию, *args и **kwargs, распаковку и паттерны «/» и «*». Эти знания постоянно применяются в реальных проектах — от веб‑бэкенда до анализа данных.

Хотите быстрее и глубже прокачать основы с практикой и разбором задач? Посмотреть программу и записаться на курс «Python с Нуля до Гуру» — отличный следующий шаг.

Источник