缺少 1 个必需的仅关键字参数答案

【问题标题】：Missing 1 Required Keyword-Only Argument缺少 1 个必需的仅关键字参数
【发布时间】：2018-07-26 15:51:10
【问题描述】：

当我尝试在 Python 3.6 中输入数据框作为函数参数时，我收到以下函数的错误“缺少 1 个必需的仅关键字参数”，其中 df 是数据框，rel_change 是数组：

def get_mu(*rel_change, df):

    row_count = len(df.index)
    print("mu count")
    print(row_count)
    mu_sum = 0
    for i in range (0, len(rel_change)):
        mu_sum += rel_change[i]
    mu = (mu_sum) / row_count
    return mu

然后我像访问它

mu = get_mu(g, df)

这给出了错误。

我还尝试在另一个仅计算 row_count 的函数中编写数据帧访问，并将其传递给 mu，但这会产生相同的错误。我可能做错了什么？

【问题讨论】：

尝试反转你的函数参数，然后你的函数调用。 def get_mu(df, *rel_changes).... 和 mu = get_mu(df, g)
*args 后面的参数是关键字参数，必须按名称传递 mu = get_mu(g, df=df)

标签： python pandas csv dataframe keyword

【解决方案1】：

您已经定义了一个带有可变数量位置参数的函数*rel_change，它后面只能跟关键字参数。在这种情况下，您必须按名称传递 df，如下所示：

mu = get_mu(g, df=df)

或者重新定义get_mu()，使df出现在*rel_change之前。

【讨论】：

【解决方案2】：

你应该把你的论点改成get_mu(df, *rel_change)。不要忘记翻转函数调用：get_mu(df, g)。可选的位置参数（通常称为星形参数，参考参数的常规名称 *args）需要放在关键字参数之后。

要了解更多细节，我强烈推荐 Brett Slatkin 的《Effective Python: 59 Specific Ways to Write Better Python》一书。以下是休息后关于该主题的摘录：

第 18 项：使用可变位置参数减少视觉噪音

接受可选的位置参数（通常称为星形参数，参考参数的常规名称 *args）可以使函数调用更清晰并消除视觉噪音。

例如，假设您想记录一些调试信息。使用固定数量的参数，您将需要一个接收消息和值列表的函数。

def log(message, values):
    if not values:
        print(message)
    else:
        values_str = ', '.join(str(x) for x in values)
        print('%s: %s' % (message, values_str))

log('My numbers are', [1, 2])
log('Hi there', [])

>>>
My numbers are: 1, 2

你好当您没有要记录的值时，必须传递一个空列表既麻烦又嘈杂。最好完全省略第二个参数。您可以在 Python 中通过在最后一个位置参数名称前加上 * 来执行此操作。日志消息的第一个参数是必需的，而任何数量的后续位置参数都是可选的。函数体不需要改变，只有调用者做。

def log(message, *values):  # The only difference
    if not values:
        print(message)
    else:
        values_str = ', '.join(str(x) for x in values)
        print('%s: %s' % (message, values_str))

log('My numbers are', 1, 2)
log('Hi there')  # Much better

>>>
My numbers are: 1, 2

Hi there

如果你已经有一个列表并且想要调用一个变量参数函数，比如 log，你可以使用 * 操作符来做到这一点。这指示 Python 将序列中的项目作为位置参数传递。

favorites = [7, 33, 99]
log('Favorite colors', *favorites)

>>>
Favorite colors: 7, 33, 99

接受可变数量的位置参数有两个问题。

第一个问题是变量参数在传递给你的函数之前总是变成一个元组。这意味着如果您的函数的调用者在生成器上使用 * 运算符，它将被迭代直到它用尽。生成的元组将包含生成器中的每个值，这可能会消耗大量内存并导致程序崩溃。

def my_generator():
    for i in range(10):
        yield i

def my_func(*args):
    print(args)

it = my_generator()
my_func(*it)

>>>
(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

接受 *args 的函数最适合您知道参数列表中的输入数量相当少的情况。它非常适合将许多文字或变量名一起传递的函数调用。主要是为了程序员的方便和代码的可读性。

*args 的第二个问题是，如果不迁移每个调用者，将来就无法向函数添加新的位置参数。如果您尝试在参数列表的前面添加位置参数，如果不更新现有调用者，它们将会巧妙地中断。

def log(sequence, message, *values):
    if not values:
        print('%s: %s' % (sequence, message))
    else:
        values_str = ', '.join(str(x) for x in values)
        print('%s: %s: %s' % (sequence, message, values_str))

log(1, 'Favorites', 7, 33)      # New usage is OK
log('Favorite numbers', 7, 33)  # Old usage breaks

>>>
1: Favorites: 7, 33
Favorite numbers: 7: 33

这里的问题是第二次调用 log 使用 7 作为消息参数，因为没有给出序列参数。像这样的错误很难追踪，因为代码仍然可以运行而不会引发任何异常。为了完全避免这种可能性，当你想扩展接受 *args 的函数时，你应该使用仅关键字参数（参见第 21 条：“使用仅关键字参数强制清晰”）。

要记住的事情

函数可以通过在 def 语句中使用 *args 来接受可变数量的位置参数。
您可以将序列中的项目用作带有 * 运算符的函数的位置参数。
将 * 运算符与生成器一起使用可能会导致程序内存不足并崩溃。
向接受 *args 的函数添加新的位置参数可能会引入难以发现的错误。

【讨论】：