python将不同的**kwargs传递给多个函数

Question

通过 python doc 和 stackoverflow，我了解了如何在我的 def 函数中使用 **kwargs。但是，我有一个案例需要两组 **kwargs 用于两个子功能。有人可以告诉我如何正确分离 **kwargs 吗？

这是我的目标:绘制点集和插值平滑曲线，
和我天真的示例代码:

def smoothy(x,y, kind='cubic', order = 3, **kwargs_for_scatter, **kwargs_for_plot):
    yn_cor = interp1d(x, y, kind=kind, assume_sorted = False)
    xn = np.linspace(np.min(x), np.max(x), len(x) * order)
    plt.scatter(x,y, **kwargs_for_scatter)
    plt.plot(xn, yn_cor(xn), **kwargs_for_plot);
    return

感谢您的帮助。

Answer 1

没有这样的机制。有一个提议，PEP-448 ，由此 Python 3.5 及以下通用参数解包。 Python 3.4 和以前的版本不支持它。一般情况下你能做到的最好的:

def smoothy(x,y, kind='cubic', order = 3, kwargs_for_scatter={}, kwargs_for_plot={}):
    yn_cor = interp1d(x, y, kind=kind, assume_sorted = False)
    xn = np.linspace(np.min(x), np.max(x), len(x) * order)
    plt.scatter(x,y, **kwargs_for_scatter)
    plt.plot(xn, yn_cor(xn), **kwargs_for_plot);
    return

然后将这些选项作为字典而不是 kwargs 传递给 smoothy。

smoothy(x, y, 'cubic', 3, {...}, {...})

因为变量名称可能会暴露给调用者，所以您可能希望将它们重命名为更短的名称(可能是 scatter_options 和 plot_options)。

更新:Python 3.5 和 3.6 现已成为主流，它们确实支持基于 PEP-448 的扩展解包语法。

>>> d = {'name': 'joe'}
>>> e = {'age': 20}
>>> { **d, **e }
{'name': 'joe', 'age': 20}

但是，这在 kwargs-intended-for-multiple-destinations 场景中没有多大帮助。即使 smoothy() 函数采用了统一的 kwargs 抓包，您也需要确定它们中的哪些用于哪些子函数。最好是凌乱。多个 dict 参数，一个用于传递给每个 kwarg-take 子函数的参数，仍然是最好的方法。