python中的*args 和**kwargs

本文通过一个具体的Python函数示例,详细解析了位置参数和关键字参数的使用方式,展示了如何传递不同类型的参数,并解释了常见的语法错误。

转载,挺好的一个例子重新整理了一下
示例:

def foo(*args, **kwargs):
    print 'args =', args
    print 'kwargs = ', kwargs
    print '-----------------------'

if __name__ == '__main__':
    foo(1, 2, 3, 4)
    foo(a=1, b=2, c=3)
    foo(1,2,3,4, a=1, b=2, c=3)
    foo('a', 1, None, a=1, b='2', c=3)
    #foo(1,2,a=1,3)

输出结果

args = (1, 2, 3, 4)
kwargs =  {}
-----------------------
args = ()
kwargs =  {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
-----------------------
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs =  {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
-----------------------
args = ('a', 1, None)
kwargs =  {'a': 1, 'c': 3, 'b': '2'}
-----------------------

最后注释掉的:

SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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