今天在写Jimmy的calc engine的时候发现的一个问题：第一遍draft code的时候没有使用函数，而是直接一行行的写，每一个变量都有一个名字。写完以后需要整理成python的function，这样可以通用化。
但是一个问题是：当把新的data传进函数的时候，比如新的data是pandas dataframe的每一行，这个时候要么把每一行的不同列都分别赋值给函数的参数，能不能把这一行当作一个整体，比如是一个list传递进去？答案是肯定的。就是需要用__args__（顺便说一下 __*kvargs__）
import pandas as pd
import numpy as np
def test(a, b, c, e):
return a
np.random.seed(9999)
np_array = np.random.randint(0, 10, 20).reshape((5, 4))
print df
[[6 1 6 5]
[5 9 6 8]
[0 8 1 5]
[3 1 0 6]
[4 4 6 8]]
test函数有4个参数，它的目的是返回第一个参数
np_array是一个5*4的array，现在想把每一行都作为test的参数传进去。如果直接把np_array的一行放进去肯定不行：一行是一个list，但是test函数需要4个参数。
这个时候在list前面加个 * 就可以解决
for i in np_array:
print test(i)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-d2259d52cb20> in <module>()
1 for i in np_array:
----> 2 print test(i)
TypeError: test() takes exactly 4 arguments (1 given)
for i in np_array:
print test(*i)
6
5
0
3
4
kvargs__ 或者 __kwargs 是传入key value的组合。
def test(**kvargs):
for key in kvargs:
print "key = %s , value = %s" % (key, kvargs[key])
test(x = 3, y = 5, z = 8)
key = y , value = 5
key = x , value = 3
key = z , value = 8
还可以把 *args ， __kvargs__一起作为函数的参数，但是一定要注意的是：传进真实参数的时候，要跟__*args__ __kvargs__的顺序一致，否则会报错。