Операторы * и ** в Python: Полное руководство для начинающих

Вызовы функций в Python позволяют использовать одинарную звёздочку (*) для распаковки итерируемых объектов (списков, кортежей и т.д.) в позиционные аргументы, а двойную звёздочку (**) — для распаковки словарей в именованные аргументы. Эти операторы дают мощный способ динамически передавать аргументы, делая код более гибким и чистым, когда нужно работать с переменным числом аргументов или передавать данные, хранящиеся в контейнерах.

Содержание

• Что делает одинарная звёздочка (*) в вызовах функций?
• Что делает двойная звёздочка (**) в вызовах функций?
• Как Python реализует это поведение внутренне?
• Влияние на производительность при использовании этих операторов
• Практические примеры и лучшие практики
• Распространённые ошибки и обработка исключений

Что делает одинарная звёздочка (*) в вызовах функций?

Одинарная звёздочка (*), часто называемая «оператором распаковки», используется в вызовах функций для развертывания итерируемого объекта (списка, кортежа или любой другой последовательности) в отдельные позиционные аргументы. Когда вы используете *some_iterable в вызове функции, Python берёт элементы итерируемого объекта и передаёт их как отдельные аргументы.

Согласно Real Python, «оператор * можно использовать с любым итерируемым объектом, который предоставляет Python». Это делает его невероятно универсальным при работе с динамическими структурами данных.

Базовый пример

def greet(name, greeting):
    return f"{greeting}, {name}!"

# Обычный вызов функции
greet("Alice", "Hello")

# Используем * с списком
args = ["Bob", "Hi"]
greet(*args)  # эквивалентно greet("Bob", "Hi")

Работа с zip()

Классический пример – функция zip(), которая принимает несколько итерируемых объектов и возвращает итератор кортежей. Если у вас есть список кортежей и вы хотите транспонировать их, можно использовать оператор *:

list_of_tuples = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
unpacked = zip(*list_of_tuples)
print(list(unpacked))  # [(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]

Практические применения

1. Обёртывание функций: Оператор * необходим для создания декораторов и обёрток, которые должны принимать произвольное число позиционных аргументов.
2. Динамические вызовы: Когда точные аргументы неизвестны во время написания кода, но находятся в структуре данных.
3. Сбор аргументов: Работает без проблем с *args в определении функции, собирая все позиционные аргументы в кортеж.

Как объясняет Trey Hunner, «при вызове функции оператор * можно использовать для распаковки итерируемого объекта в аргументы вызова».

Что делает двойная звёздочка (**) в вызовах функций?

Двойная звёздочка (**) используется для распаковки словарей в именованные аргументы при вызове функций. Когда вы используете **some_dictionary в вызове, Python берёт пары ключ‑значение словаря и передаёт их как именованные аргументы.

Как отмечает SourceBae, «одинарные звёздочки (*) используются для распаковки позиционных аргументов, а двойные звёздочки (**) – для распаковки именованных аргументов». Это различие критично для понимания системы обработки аргументов в Python.

Базовый пример

def create_user(name, age, city):
    return {"name": name, "age": age, "city": city}

# Обычный вызов функции
create_user("Alice", 30, "New York")

# Используем ** с словарём
kwargs = {"name": "Bob", "age": 25, "city": "Los Angeles"}
create_user(**kwargs)  # эквивалентно create_user("Bob", 25, "Los Angeles")

Поведение распаковки словаря

Существует важное различие между одинарной и двойной звёздочкой при работе со словарями. Как объясняет Stack Overflow:

«* распаковывает только ключи, поэтому добавляет 1 и 3. С ** пытается вызвать foo(1=2, 3=4), что не имеет смысла.»

Это значит:

• *my_dict распакует только ключи словаря
• **my_dict распакует пары ключ‑значение как именованные аргументы

Практические применения

1. Управление конфигурацией: Идеально для передачи настроек из словарей конфигурации в функции.
2. Обёртки API: Необходимы при создании клиентов API, которым нужно динамически передавать именованные аргументы.
3. Проверка параметров: Полезно, когда нужно проверить и затем передать именованные аргументы другой функции.

Согласно Finxter, «для распаковки ключа вместе с значениями используется двойная звёздочка!», что делает её естественным выбором для словарей в вызовах функций.

Как Python реализует это поведение внутренне?

Хотя в результатах поиска нет подробной информации о внутренней реализации на C, можно понять ключевые моменты того, как Python обрабатывает это поведение «под капотом».

Пайплайн обработки аргументов

Когда Python встречает *args или **kwargs в вызове функции, он проходит несколько этапов:

1. Расширение итерируемого: Для одинарной звёздочки Python итерирует по переданному объекту и извлекает каждый элемент как отдельный аргумент.
2. Распаковка словаря: Для двойной звёздочки Python обрабатывает словарь и извлекает каждую пару ключ‑значение как именованный аргумент.
3. Связывание аргументов: Распакованные аргументы затем связываются с параметрами функции согласно её сигнатуре.

Управление памятью и ссылками

Согласно результатам по производительности, внутреннее представление Python оптимизировано для этих операций. На Python Wiki упоминается, что интерпретатор оптимизирован для различных операций, что подразумевает, что эти фундаментальные операторы хорошо оптимизированы.

Создание кадра стека

При использовании операторов Python строит кадр стека функции так:

• Позиционные аргументы заполняются слева направо
• Именованные аргументы сопоставляются с именами параметров
• Любые оставшиеся аргументы собираются в *args или **kwargs

Как объясняет W3Docs, «одинарная звёздочка (*) обозначает оператор упаковки, позволяющий упаковать последовательность (например, список или кортеж) в отдельные элементы при вызове функции».

Генерация байткода

Python генерирует байткод для этих операций, эффективно обрабатывая процесс распаковки. Хотя конкретные инструкции байткода не раскрываются в результатах поиска, эффективность этих операций говорит о том, что компилятор Python имеет специальную обработку для этих распространённых шаблонов.

Влияние на производительность при использовании этих операторов

Хотя в результатах поиска нет конкретных бенчмарков для * и **, можно сделать выводы, опираясь на общие принципы оптимизации Python.

Сложность по времени

1. Одинарная звёздочка (*): Сложность O(n), где n – количество элементов итерируемого объекта, поскольку Python должен пройтись по каждому элементу.
2. Двойная звёзбочка ()**: Тоже O(n), где n – количество пар в словаре, поскольку каждая пара обрабатывается.

Использование памяти

• Одинарная звёздочка: Создаёт временные ссылки на элементы исходного итерируемого объекта.
• Двойная звёзбочка: Создаёт временные ссылки на ключи и значения словаря.

Оба оператора обычно не создают глубоких копий данных, что делает их экономичными по памяти в большинстве случаев.

Важные выводы по производительности

1. Оптимизация встроенных функций: Как отмечает GeeksforGeeks, «встроенные функции Python высоко оптимизированы, так как реализованы на C». Поскольку * и ** являются ядром языка, они получают выгоду от этой оптимизации.
2. Избегайте преждевременной оптимизации: Как подчёркивает Python Wiki, измеряйте, прежде чем оптимизировать. Для большинства случаев влияние этих операторов на производительность незначительно по сравнению с алгоритмической сложностью вашего кода.
3. Преимущества кэширования: Как упоминается в руководстве по производительности Binmile, механизмы кэширования, такие как functools.lru_cache, могут быть полезны, но это отдельный вопрос от самих операторов * и **.

Когда стоит беспокоиться о производительности

• Очень большие итерируемые объекты: Если вы распаковываете миллионы элементов, O(n) может стать заметным.
• Частые вызовы функций: В критичных по времени циклах, где операторы вызываются миллионы раз.
• Ограниченные ресурсы памяти: При работе с огромными структурами данных, где накладные расходы памяти важны.

Однако для подавляющего большинства случаев влияние на производительность минимально по сравнению с преимуществами гибкости и читаемости кода.

Практические примеры и лучшие практики

Давайте рассмотрим несколько практических примеров, демонстрирующих мощь этих операторов и лучшие практики их использования.

Пример 1: Обёртка функции с динамическими аргументами

def log_function_call(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__} with args={args}, kwargs={kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log_function_call
def calculate_sum(a, b, c=0):
    return a + b + c

# Работает с позиционными аргументами
calculate_sum(1, 2)  # logs: calculate_sum with args=(1, 2), kwargs={}

# Работает с именованными аргументами
calculate_sum(1, 2, c=3)  # logs: calculate_sum with args=(1, 2), kwargs={'c': 3}

Пример 2: Конструктор запроса API

def make_request(url, method='GET', **headers):
    request = {
        'url': url,
        'method': method
    }
    request.update(headers)
    return request

# Конфигурация запроса
config = {
    'url': 'https://api.example.com/data',
    'method': 'POST',
    'headers': {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer token123'
    }
}

request = make_request(**config)
print(request)

Пример 3: Пайплайн обработки данных

def process_data(data, operations=None, **kwargs):
    if operations is None:
        operations = []
    
    for operation in operations:
        if operation == 'filter':
            data = filter(lambda x: x > 0, data)
        elif operation == 'transform':
            data = map(lambda x: x * 2, data)
        elif operation == 'sort':
            data = sorted(data, **kwargs)
    
    return list(data)

# Используем оба оператора вместе
data = [3, -1, 4, -2, 5]
result = process_data(
    data,
    operations=['filter', 'transform'],
    reverse=True
)
print(result)  # [10, 8, 6]

Лучшие практики

1. Используйте описательные имена переменных: При работе с этими операторами чёткие имена помогают понять, что именно распаковывается.
2. Проверяйте входные данные: Убедитесь, что структуры, которые вы распаковываете, находятся в ожидаемом формате.
3. Документируйте код: Ясно указывайте функции, которые принимают *args и **kwargs.
4. Комбинируйте с типовыми подсказками: Используйте современные типовые подсказки Python для лучшей читаемости и поддержки IDE.

Как отмечает Real Python, «понимание этих операторов является «необходимым» для написания гибкого и поддерживаемого кода на Python».

Распространённые ошибки и обработка исключений

Хотя операторы мощные, они могут привести к ошибкам, если использовать их неосторожно. Ниже перечислены распространённые ошибки и способы их избежать.

1. Распаковка неитерируемого объекта с *

def example(a, b):
    return a + b

# Это вызовет TypeError
try:
    example(*123)  # TypeError: 'int' object is not iterable
except TypeError as e:
    print(f"Error: {e}")

2. Распаковка несловарного объекта с **

def example(a, b):
    return a + b

# Это вызовет TypeError
try:
    example(**[1, 2])  # TypeError: 'list' object is not a mapping
except TypeError as e:
    print(f"Error: {e}")

3. Дублирующиеся именованные аргументы

def example(a, b):
    return a + b

# Это вызовет TypeError
try:
    example(1, b=2, b=3)  # TypeError: example() got multiple values for argument 'b'
except TypeError as e:
    print(f"Error: {e}")

4. Отсутствие обязательных аргументов

def example(a, b):
    return a + b

# Это вызовет TypeError
try:
    example(a=1)  # TypeError: example() missing 1 required positional argument: 'b'
except TypeError as e:
    print(f"Error: {e}")

Стратегии обработки ошибок

1. Используйте блоки try‑except: Оборачивайте вызовы, использующие эти операторы, в try‑except для корректной обработки исключений.
2. Проверяйте входные данные: Убедитесь, что итерируемые объекты и словари находятся в ожидаемом формате до распаковки.
3. Используйте значения по умолчанию: Предоставляйте разумные значения по умолчанию для опциональных параметров.
4. Воспользуйтесь проверкой типов: Используйте isinstance() или типовые подсказки для обеспечения целостности данных.

Как обсуждают на Stack Overflow, понимание этих условий ошибки критично для надёжного программирования на Python.

Источники

1. Unpacking With the Asterisk Operators – Real Python
2. What does a single (not double) asterisk * mean when unpacking a dictionary in Python? – Stack Overflow
3. Python Double Asterisk (**) – Be on the Right Side of Change – Finxter
4. Python - What does ** (double star/asterisk) and * (star/asterisk) do for parameters? – Stack Overflow
5. Python Single And Double Asterisk described – SourceBae
6. Asterisks in Python: what they are and how to use them – Trey Hunner
7. Python Unpacking and Packing Arguments: Demystifying *args and **kwargs – SQLPEY
8. Difference between * Single And **Double Asterisk in Python – Stechies
9. The Magic of Asterisks in Python. Packing and Unpacking – Analytics Vidhya
10. What does ** (double star/asterisk) and * (star/asterisk) do for parameters? – W3Docs

Вывод

Одинарная звёздочка (*) и двойная звёздочка (**) в вызовах функций Python – мощные инструменты для написания гибкого и динамического кода. Оператор * распаковывает итерируемые объекты в позиционные аргументы, а ** – словари в именованные аргументы. Эти операторы реализованы эффективно в ядре Python и незаменимы при создании декораторов, обёрток API и функций, способных обрабатывать переменное число аргументов.

При использовании этих операторов помните:

• Проверяйте входные данные перед распаковкой
• Обрабатывайте возможные ошибки с помощью try‑except
• Используйте описательные имена переменных для ясности
• Оценивайте влияние на производительность только при работе с очень большими структурами данных

Освоив эти операторы, вы сможете писать более «питонический» код, который одновременно элегантен и поддерживаем. Они представляют собой одну из сильных сторон Python, позволяя гибко управлять аргументами и делать язык более выразительным и мощным для широкого спектра задач.