正好明天周六日，可以慢慢看[doge]。
函数是何时创建的
介绍函数结构时，我们看到内部有一个 func_code 字段，指向一个 PyCodeObject 对象，而函数就是根据 PyCodeObject 对象创建的。
因为一个 PyCodeObject 是对一段代码的静态表示，Python 编译器将源代码编译之后，针对里面的每一个代码块（code block）都会生成相应的 PyCodeObject 对象，该对象包含了这个代码块的一些静态信息，也就是可以从源代码中看到的信息。
比如某个函数对应的代码块里面有一个 a = 1 这样的表达式，那么符号 a 和整数 1、以及它们之间的联系就是静态信息。这些信息会被静态存储起来，符号 a 被存在符号表 co_varnames 中，整数 1 被存在常量池 co_consts 中。然后 a = 1 是一条赋值语句，因此会有两条指令 LOAD_CONST 和 STORE_FAST 存在字节码指令序列 co_code 中。
这些信息是在编译的时候就可以得到的，因此 PyCodeObject 对象是编译之后的结果。
但 PyFunctionObject 对象是何时产生的呢？显然它是 Python 代码在运行时动态产生的，更准确的说，是在执行一个 def 语句的时候创建的。当虚拟机发现了 def 语句，那么就代表发现了新的 PyCodeObject 对象，因为它们是可以层层嵌套的。
然后虚拟机会根据这个 PyCodeObject 对象创建对应的 PyFunctionObject 对象，并将变量名和 PyFunctionObject 对象（函数体）组成键值对放在当前的 local 空间中。
而在 PyFunctionObject 对象中，也需要拿到相关的静态信息，因此会有一个 func_code 字段指向 PyCodeObject。
除此之外，PyFunctionObject 对象还包含了一些函数在执行时所必需的动态信息，即上下文信息。比如 func_globals，就是函数在执行时关联的 global 名字空间，如果没有这个空间的话，函数就无法访问全局变量了。
由于 global 作用域中的符号和值必须在运行时才能确定，所以这部分必须在运行时动态创建，无法静态存储在 PyCodeObject 中。因此要基于 PyCodeObject 对象和 global 名字空间来创建 PyFunctionObject 对象，相当于一个封装。总之一切的目的，都是为了更好地执行字节码。
我们举个例子：
# 首先虚拟机从上到下执行字节码
name = "古明地觉"
age = 17
# 啪，很快啊，出现了一个 def
def foo():
pass
# 出现了 def，虚拟机就知道源代码进入了一个新的作用域了
# 也就是遇到一个新的 PyCodeObject 对象了
# 而通过 def 关键字知道这是一个函数，于是会进行封装
# 将 PyCodeObject 封装成 PyFunctionObject，同时包含了全局名字空间
# 所以当执行完 def 语句之后，一个函数就被创建了
# 然后将变量名 foo 和函数体（PyFunctionObject）组成键值对存放在当前的 local 空间中
# 当然对于模块而言，local 空间也是 global 空间
print({k: v for k, v in locals().items() if k == "foo"})
"""
{'foo': }
"""
# 函数内部也保存了 global 空间
print(foo.__globals__ is globals() is locals())
"""
True
"""
print(foo.__globals__["foo"] is foo is locals()["foo"])
"""
True
""" 调用的时候，会从 local 空间中取出符号 foo 对应的 PyFunctionObject 对象（函数对象）。然后根据函数对象创建栈帧对象，也就是为函数创建一个栈帧，随后将执行权交给新创建的栈帧，并在新创建的栈帧中执行字节码。
函数是怎么创建的
经过分析我们知道，当执行到 def 语句时会创建函数，并保存在 local 空间中。而通过函数名()进行调用时，会从 local 空间取出和函数名绑定的函数对象，然后执行。
那么问题来了，函数（对象）是怎么创建的呢？或者说虚拟机是如何完成 PyCodeObject 对象到 PyFunctionObject 对象之间的转变呢？显然想了解这其中的奥秘，就必须从字节码入手。
import dis
code_string = """
name = "satori"
def foo(a, b):
print(a, b)
foo(1, 2)
"""
dis.dis(compile(code_string, "", "exec")) 源代码很简单，定义一个变量 name 和一个函数 foo，然后调用函数。显然这里面会产生两个 PyCodeObject，我们来看一下。
0 RESUME 0
# name = "satori"
2 LOAD_CONST 0 ('satori')
4 STORE_NAME 0 (name)
# 我们看到 PyCodeObject 也会作为常量被静态收集
# 这里是将常量池中索引为 1 的 PyCodeObject 压入运行时栈
6 LOAD_CONST 1 ()
# 从栈中弹出 PyCodeObject，然后构建函数对象
# 将函数对象（的指针）再压入运行时栈
8 MAKE_FUNCTION 0
# 从栈中弹出函数对象，并用符号 foo 绑定起来
# 到此函数就创建完毕了
10 STORE_NAME 1 (foo)
# 以下是 foo(1, 2) 对应的字节码
12 PUSH_NULL
# 加载全局变量 foo 并压栈
14 LOAD_NAME 1 (foo)
# 加载常量 1 和 2 并压栈
16 LOAD_CONST 2 (1)
18 LOAD_CONST 3 (2)
# 从栈中弹出函数和参数，然后调用
# 将调用结果、即函数的返回值压入栈中
20 CALL 2
# 从栈顶弹出返回值，因为我们没有使用变量保存，所以会直接丢弃
# 如果使用变量保存了，比如 res = foo(1, 2)，那么这里的字节码就是 STORE_NAME
28 POP_TOP
30 RETURN_CONST 4 (None)
# 以上是模块对应的字节码指令，下面是函数对应的字节码指令
Disassembly of ", line 3>:
0 RESUME 0
# 比较简单，就是 print(a, b) 对应的字节码
2 LOAD_GLOBAL 1 (NULL + print)
12 LOAD_FAST 0 (a)
14 LOAD_FAST 1 (b)
16 CALL 2
24 POP_TOP
26 RETURN_CONST 0 (None)通过字节码我们看到，def 关键字实际上还是在定义变量，正所谓函数即变量，我们可以把函数当成普通的变量来处理。函数名就是变量名，它位于模块对应的 PyCodeObject 的符号表中。函数体就是变量指向的值，它是基于一个独立的 PyCodeObject 构建的。
至此，函数的结构就已经非常清晰了。
分析完结构之后，重点就要落在 MAKE_FUNCTION 指令上了，我们说当遇到 def 关键字的时候，就知道要创建函数了。在语法上这是函数的声明语句，但从虚拟机的角度来看，这其实是函数对象的创建语句。
所以函数是怎么创建的，就是执行 MAKE_FUNCTION 指令创建的，该指令执行完毕后，一个函数对象就被压入了运行时栈。等到 STORE_NAME 执行时，再将它从栈中弹出，然后和变量（函数名）绑定起来。
MAKE_FUNCTION 指令
下面我们就来分析一下 MAKE_FUNCTION 指令，看看它是怎么将一个 PyCodeObject 对象变成一个 PyFunctionObject 对象的。
TARGET(MAKE_FUNCTION) {
// 获取 PyCodeObject 对象
PyObject *codeobj = stack_pointer[-1];
// 编译时，解释器能够静态检测出函数有没有闭包变量、类型注解等属性，并体现在 oparg 中
// 构建函数时，通过 oparg 和一系列标志位做按位与，来判断函数是否包含指定属性
// 由于 oparg 是指令参数，所以这些属性是否存在、以及如何访问，在编译阶段就已经确定了
PyObject *closure = (oparg & 0x08) ? stack_pointer[...] : NULL;
PyObject *annotations = (oparg & 0x04) ? stack_pointer[...] : NULL;
PyObject *kwdefaults = (oparg & 0x02) ? stack_pointer[...] : NULL;
PyObject *defaults = (oparg & 0x01) ? stack_pointer[...] : NULL;
PyObject *func;
#line 3267 "Python/bytecodes.c"
// 基于 PyCodeObject 和全局名字空间，来构建 PyFunctionObject
PyFunctionObject *func_obj = (PyFunctionObject *)
PyFunction_New(codeobj, GLOBALS());
Py_DECREF(codeobj);
if (func_obj == NULL) {
goto error;
}
// 设置闭包变量、类型注解、默认值等属性
if (oparg & 0x08) {
assert(PyTuple_CheckExact(closure));
func_obj->func_closure = closure;
}
if (oparg & 0x04) {
assert(PyTuple_CheckExact(annotations));
func_obj->func_annotations = annotations;
}
if (oparg & 0x02) {
assert(PyDict_CheckExact(kwdefaults));
func_obj->func_kwdefaults = kwdefaults;
}
if (oparg & 0x01) {
assert(PyTuple_CheckExact(defaults));
func_obj->func_defaults = defaults;
}
func_obj->func_version = ((PyCodeObject *)codeobj)->co_version;
// 函数创建之后，将栈里的元素弹出，然后将函数对象压入栈中
func = (PyObject *)func_obj;
#line 4534 "Python/generated_cases.c.h"
STACK_SHRINK(((oparg & 0x01) ? 1 : 0) + ((oparg & 0x02) ? 1 : 0) +
((oparg & 0x04) ? 1 : 0) + ((oparg & 0x08) ? 1 : 0));
stack_pointer[-1] = func;
DISPATCH();
}整个步骤很好理解，然后创建函数体用的是 PyFunction_New，看一下它的逻辑。
// Objects/funcobject.c
PyObject *
PyFunction_New(PyObject *code, PyObject *globals)
{
return PyFunction_NewWithQualName(code, globals, NULL);
}
PyObject *
PyFunction_NewWithQualName(PyObject *code,
PyObject *globals,
PyObject *qualname)
{
assert(globals != NULL);
assert(PyDict_Check(globals));
// 给全局名字空间增加引用计数
Py_INCREF(globals);
// 获取线程状态对象
PyThreadState *tstate = _PyThreadState_GET();
// 给 PyCodeObject 对象增加引用计数
PyCodeObject *code_obj = (PyCodeObject *)Py_NewRef(code);
assert(code_obj->co_name != NULL);
// 获取 co_name 并增加引用计数
PyObject *name = Py_NewRef(code_obj->co_name);
// 获取 co_qualname，如果存在，增加引用计数
if (!qualname) {
qualname = code_obj->co_qualname;
}
assert(qualname != NULL);
Py_INCREF(qualname);
// 获取常量池
PyObject *consts = code_obj->co_consts;
assert(PyTuple_Check(consts));
// 函数的 docstring 也会被收集到常量池中，并且是常量池的第一个元素
// 如果函数没有 docstring，那么常量池的第一个元素会是 None
PyObject *doc;
if (PyTuple_Size(consts) >= 1) {
doc = PyTuple_GetItem(consts, 0);
// 如果第一个元素不是字符串，则说明函数没有 docstring
if (!PyUnicode_Check(doc)) {
doc = Py_None;
}
}
else {
doc = Py_None;
}
Py_INCREF(doc);
// 获取 __module__，并增加引用计数
PyObject *module = PyDict_GetItemWithError(
globals, &_Py_ID(__name__));
PyObject *builtins = NULL;
if (module == NULL && _PyErr_Occurred(tstate)) {
goto error;
}
Py_XINCREF(module);
// 获取 __builtins__，并增加引用计数
builtins = _PyEval_BuiltinsFromGlobals(tstate, globals);
if (builtins == NULL) {
goto error;
}
Py_INCREF(builtins);
// 为函数对象申请内存空间
PyFunctionObject *op = PyObject_GC_New(
PyFunctionObject, &PyFunction_Type);
if (op == NULL) {
goto error;
}
// 初始化函数对象的内部属性
op->func_globals = globals;
op->func_builtins = builtins;
op->func_name = name;
op->func_qualname = qualname;
op->func_code = (PyObject*)code_obj;
op->func_defaults = NULL;
op->func_kwdefaults = NULL;
op->func_closure = NULL;
op->func_doc = doc;
op->func_dict = NULL;
op->func_weakreflist = NULL;
op->func_module = module;
op->func_annotations = NULL;
op->func_typeparams = NULL;
op->vectorcall = _PyFunction_Vectorcall;
op->func_version = 0;
_PyObject_GC_TRACK(op);
handle_func_event(PyFunction_EVENT_CREATE, op, NULL);
return (PyObject *)op;
error:
Py_DECREF(globals);
Py_DECREF(code_obj);
Py_DECREF(name);
Py_DECREF(qualname);
Py_DECREF(doc);
Py_XDECREF(module);
Py_XDECREF(builtins);
return NULL;
}以上就是函数对象的创建过程，说白了就是对 PyCodeObject 进行了一个封装。等函数对象创建完毕后会回到 MAKE_FUNCTION，然后设置闭包、注解等属性，并将函数对象压入栈中。接着执行 STORE_NAME 从符号表中加载符号（函数名），并从栈顶弹出函数对象，然后将两者组成键值对存储在当前栈帧的 local 名字空间中，整体还是比较简单的。
但如果再加上类型注解、以及默认值，会有什么效果呢？
import dis
code_string = """
name = "satori"
def foo(a: int = 1, b: int = 2):
print(a, b)
"""
dis.dis(compile(code_string, "", "exec")) 我们看看加上了类型注解和默认值之后，它的字节码指令会有什么变化？
0 RESUME 0
2 LOAD_CONST 0 ('satori')
4 STORE_NAME 0 (name)
6 LOAD_CONST 5 ((1, 2))
8 LOAD_CONST 1 ('a')
10 LOAD_NAME 1 (int)
12 LOAD_CONST 2 ('b')
14 LOAD_NAME 1 (int)
16 BUILD_TUPLE 4
18 LOAD_CONST 3 ()
20 MAKE_FUNCTION 5 (defaults, annotations)
22 STORE_NAME 2 (foo)
......不难发现，在构建函数时会先将默认值以元组的形式压入运行时栈；然后再将使用了类型注解的参数和类型也构建一个元组，并压入运行时栈。
后续创建函数的时候，会将默认值保存在 func_defaults 字段中，类型注解对应的字典会保存在 func_annotations 字段中。
def foo(a: int = 1, b: int = 2):
print(a, b)
print(foo.__defaults__)
"""
(1, 2)
"""
print(foo.__annotations__)
"""
{'a': , 'b': }
""" 基于类型注解，我们便可以额外施加一些手段，让 Python 像静态语言一样，实现函数参数的类型约束。
聊一聊函数名
这里再说一下函数名，举个例子。
def foo():
pass
print(foo.__name__) # foo
bar = foo
print(bar.__name__) # foo我们定义了一个函数 foo，那么函数名就是 foo，这是没问题的，但怎么理解 bar 呢？
所以严格意义上讲，代码中的 foo 应该是一个变量。之前说过，定义函数、类、导入模块，其实都是创建了一个变量。所以代码中的 foo 也是一个变量，它指向了函数对象，而函数的名字是保存在函数对象里面的。
code_string = """
def foo():
pass
"""
code_obj = compile(code_string, "", "exec")
# 我们是以模块的形式编译的，它里面只有一个变量 foo
# 所以符号表就是 ('foo',)
print(code_obj.co_names) # ('foo',)
# 然后常量池里面存在一个 PyCodeObject
# 这个 PyCodeObject 便是函数对应的 PyCodeObject
print(code_obj.co_consts[0]) #
print(code_obj.co_consts[0].co_name) # foo
# 构建函数时，PyCodeObject 的 co_name 会被赋值给函数的 func_name
# 所以严格意义上讲，def foo() 中的 foo 只能算做是变量名
# 而真正的函数名是函数对象的 func_name，它来自于 co_name
# 只不过在编译成 PyCodeObject 对象时，会进行词法分析
# 因为 def 后面是 foo，所以编译之后的 PyCodeObject 的 co_name 也是 foo
# 当然其它对象也是如此
class A:
pass
# 这里的 A 指向了类型对象，但类型对象的名称是保存在类型对象里面的
print(A.__name__) # A
# A.__name__ 才是类名，class 后面的 A 只是一个变量名
# 这里同样创建了一个类
B = type("B1", (object,), {})
print(B.__name__) # B1
# 但是我们看到类名不是 B，而是 B1
# 所以我们需要明白，不管是变量赋值、还是定义函数、类、方法，导入模块
# 我们得到的只是一个变量，这个变量指向了具体的对象（它们是字典中的一个键值对）
# 而对象的名称、类型等信息，都保存在对象里面，和变量无关
# 因为变量只是一个符号，或者理解为代号，每个对象都可以有不同的代号
def foo():
pass
# 名称也可以自由更改
foo.__name__ = "foo1"
# 在更改过后，函数的名字就变成了 foo1
print(foo.__name__) # foo1
# bar = foo 之后，这个函数对象就有了两个代号，你通过 foo 和 bar 都可以找到它
# 但函数对象的名字是不变的，还是 foo1，因为它的 __name__ 属性的值是 foo1
bar = foo
print(bar.__name__) # foo1 我们之前说变量只是一个和对象绑定的符号，或者说代号，运行时会和某个对象（的地址）组成键值对保存在字典中。虚拟机通过变量可以找到它代表的对象，本质上就是将变量名作为 key，去字典中检索 value。至于获取到的对象叫什么名字，是保存在对象里面的。
如果变量指向的是整数、字符串等，那么该对象就没有名字。如果指向的是函数、类、模块，那么对象的 __name__ 就是对象的名字。只不过在默认情况下，定义函数（以及类）时，变量名默认和函数名是一样的，所以我们会把指向函数对象的变量的名称也叫做函数名。
关于这一点，大家一定要清晰。
name = "古明地觉"
def foo():
pass
class A:
pass
import os
print("name" in locals()) # True
print("foo" in locals()) # True
print("A" in locals()) # True
print("os" in locals()) # True这里的 name、foo、A、os 都是变量，站在虚拟机的角度，它们没有任何的不同，只不过指向的对象不同罢了。而站在 Python 的角度，它们也是一样的，其名称都是字典里的一个 key，只不过关联的 value 不同罢了。
比如 name 指向的是字符串对象，foo 指向的是函数对象，A 指向的是类对象，os 指向的是模块对象。但我们也可以改变指向，比如让 foo 指向类对象，A 指向字符串对像等等，都是可以的。
总结：变量只是一个指针，可以保存任意对象的地址，也就是可以指向任意的对象。而对象的名字、类型等一切信息，都保存在对象中，和变量无关。
当然这些都是之前说过的内容，再来回顾一下，总之一定要了解 Python 变量的本质。
函数的一些骚操作
我们通过一些骚操作，来更好地理解一下函数。
之前说
def foo():
pass
print(type(foo)) #
# lambda 匿名函数的类型也是 function
print(type(lambda: None)) # 那么下面就来创建函数：
gender = "female"
def foo(name, age):
return f"name: {name}, age: {age}, gender: {gender}"
# 得到 PyCodeObject 对象
code = foo.__code__
# 根据 class function 创建函数对象
# 接收三个参数: PyCodeObject 对象、名字空间、函数名
new_foo = type(foo)(code, globals(), "根据 foo 创建的 new_foo")
# 打印函数名
print(new_foo.__name__)
"""
根据 foo 创建的 new_foo
"""
# 调用函数
print(new_foo("古明地觉", 17))
"""
name: 古明地觉, age: 17, gender: female
"""是不是很神奇呢？另外函数之所以能访问全局变量，是因为在创建函数的时候将 global 名字空间传进去了，如果我们不传递呢？
gender = "female"
def foo(name, age):
return f"name: {name}, age: {age}, gender: {gender}"
code = foo.__code__
# 第二个参数必须是一个字典，不能传 None
new_foo = type(foo)(code, {}, "根据 foo 创建的 new_foo")
try:
print(new_foo("古明地觉", 17))
except NameError as e:
print(e) # name 'gender' is not defined因此现在我们又从 Python 的角度理解了一遍，为什么在函数内部能够访问全局变量。原因就在于构建函数的时候，将 global 名字空间交给了函数，使得函数可以在 global 空间中进行变量查找，所以它才能够找到全局变量。而我们这里给了一个空字典，那么显然就找不到 gender 这个变量了。
gender = "female"
def foo(name, age):
return f"name: {name}, age: {age}, gender: {gender}"
code = foo.__code__
new_foo = type(foo)(code, {"gender": "萌妹子"}, "根据 foo 创建的 new_foo")
# 我们可以手动传递一个字典进去
# 此时传递的字典对于函数来说就是 global 名字空间
print(new_foo("古明地觉", 17))
"""
name: 古明地觉, age: 17, gender: 萌妹子
"""
# 所以此时的 gender 不再是外部的 "female", 而是我们指定的 "萌妹子"此外也可以为函数指定默认值：
def foo(name, age, gender):
return f"name: {name}, age: {age}, gender: {gender}"
# 必须接收一个 PyTupleObject 对象
foo.__defaults__ = ("古明地觉", 17, "female")
print(foo())
"""
name: 古明地觉, age: 17, gender: female
"""我们看到函数 foo 明明接收三个参数，但是调用时不传递居然也不会报错，原因就在于我们指定了默认值。而默认值可以在定义函数的时候指定，也可以通过 __defaults__ 指定，但很明显我们应该通过前者来指定。
如果你使用的是 PyCharm，那么会在 foo() 这个位置给你加波浪线，提示你参数没有传递。但我们知道，由于通过 __defaults__ 设置了默认值，所以这里是不会报错的。只不过 PyCharm 没有检测到，当然基本上所有的 IDE 都无法做到这一点，毕竟动态语言。
另外如果 __defaults__ 接收的元组里面的元素个数和参数个数不匹配怎么办？
def foo(name, age, gender):
return f"name: {name}, age: {age}, gender: {gender}"
foo.__defaults__ = (15, "female")
print(foo("古明地恋"))
"""
name: 古明地恋, age: 15, gender: female
"""由于元组里面只有两个元素，意味着我们在调用时需要至少传递一个参数，而这个参数会赋值给 name。原因就是在设置默认值的时候是从后往前设置的，也就是 "female" 会赋值给 gender，15 会赋值给 age。而 name 没有得到默认值，那么它就需要调用者显式传递了。
如果返回值从前往后设置的话，会出现什么后果？显然 15 会赋值给 name，"female" 会赋值给 age，此时函数就等价于如下：
def foo(name=15, age="female", gender):
return f"name: {name}, age: {age}, gender: {gender}"这样的函数显然无法通过编译，因为默认参数必须在非默认参数的后面。所以 Python 的这个做法是完全正确的，必须要从后往前进行设置。
另外我们知道默认值的个数是小于等于参数个数的，如果大于会怎么样呢？
def foo(name, age, gender):
return f"name: {name}, age: {age}, gender: {gender}"
foo.__defaults__ = ("古明地觉", "古明地恋", 15, "female")
print(foo())
"""
name: 古明地恋, age: 15, gender: female
"""依旧是从后往前进行设置，当所有参数都有默认值时，就结束了，多余的默认值会丢弃。当然，如果不使用 __defaults__，是不可能出现默认值个数大于参数个数的。可要是 __defaults__ 指向的元组先结束，那么没有得到默认值的参数就必须由调用者显式传递了。
最后，再来说一下如何深拷贝一个函数。首先如果是你的话，你会怎么拷贝一个函数呢？不出意外的话，你应该会使用 copy 模块。
import copy
def foo(a, b):
return [a, b]
# 但是问题来了，这样能否实现深度拷贝呢？
new_foo = copy.deepcopy(foo)
# 修改 foo 的默认值
foo.__defaults__ = (2, 3)
# 但是 new_foo 也会受到影响
print(new_foo()) # [2, 3]打印结果提示我们并没有实现函数的深度拷贝，事实上 copy 模块无法对函数、方法、回溯栈、栈帧、模块、文件、套接字等类型实现深度拷贝。那我们应该怎么做呢？
from types import FunctionType
def foo(a, b):
return "result"
# FunctionType 就是函数的类型对象
# 它也是通过 type 得到的
new_foo = FunctionType(foo.__code__,
foo.__globals__,
foo.__name__,
foo.__defaults__,
foo.__closure__)
# 显然 function 还可以接收第四个参数和第五个参数
# 分别是函数的默认值和闭包
# 然后别忘记将属性字典也拷贝一份
# 由于函数的属性字典几乎用不上，这里就浅拷贝了
new_foo.__dict__.update(foo.__dict__)
foo.__defaults__ = (2, 3)
print(foo.__defaults__) # (2, 3)
print(new_foo.__defaults__) # None此时修改 foo 不会影响 new_foo，当然在拷贝的时候也可以自定义属性。
其实上面实现的深拷贝，本质上就是定义了一个新的函数。由于是两个不同的函数，那么自然就没有联系了。
判断函数都有哪些参数
最后再来看看如何检测一个函数有哪些参数，首先函数的局部变量（包括参数）在编译时就已经确定，会存在符号表 co_varnames 中。
def foo(a, b, /, c, d, *args, e, f, **kwargs):
g = 1
h = 2
print(foo.__code__.co_varnames)
"""
('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'args', 'kwargs', 'g', 'h')
"""在定义函数的时候，* 和 ** 最多只能出现一次。然后这里的 a 和 b 必须通过位置参数传递，c 和 d 可以通过位置参数或者关键字参数传递，e 和 f 必须通过关键字参数传递。
而从打印的符号表来看，里面的符号是有顺序的。参数永远在函数内部定义的局部变量的前面，比如 g 和 h 就是函数内部定义的局部变量，所以它在所有参数的后面。而对于参数，* 和 ** 会位于最后面，其它参数位置不变。所以除了 g 和 h，最后面的就是 args 和 kwargs。
有了这些信息，我们就可以进行检测了。
def foo(a, b, /, c, d, *args, e, f, **kwargs):
g = 1
h = 2
varnames = foo.__code__.co_varnames
# 1. 寻找必须通过位置参数传递的参数
posonlyargcount = foo.__code__.co_posonlyargcount
print(posonlyargcount) # 2
print(varnames[: posonlyargcount]) # ('a', 'b')
# 2. 寻找可以通过位置参数或者关键字参数传递的参数
argcount = foo.__code__.co_argcount
print(argcount) # 4
print(varnames[: argcount]) # ('a', 'b', 'c', 'd')
print(varnames[posonlyargcount: argcount]) # ('c', 'd')
# 3. 寻找必须通过关键字参数传递的参数
kwonlyargcount = foo.__code__.co_kwonlyargcount
print(kwonlyargcount) # 2
print(varnames[argcount: argcount + kwonlyargcount]) # ('e', 'f')
# 4. 寻找 *args 和 **kwargs
flags = foo.__code__.co_flags
# 在介绍 PyCodeObject 的时候，我们说里面有一个 co_flags 成员
# 它是函数的标识，可以对函数类型和参数进行检测
# 如果 co_flags 和 4 按位与之后为真，那么就代表有 *args，否则没有
# 如果 co_flags 和 8 按位与之后为真，那么就代表有 **kwargs，否则没有
step = argcount + kwonlyargcount
if flags & 0x04:
print(varnames[step]) # args
step += 1
if flags & 0x08:
print(varnames[step]) # kwargs以上我们就检测出了函数都有哪些参数，你也可以将其封装成一个函数，实现代码的复用。然后还要注意一点，如果我们定义的时候不是 *args，而只是一个 *，那么它就不是参数了。
def f(a, b, *, c):
pass
# 符号表里面只有 a、b、c
print(f.__code__.co_varnames) # ('a', 'b', 'c')
# 显然此时也都为假
print(f.__code__.co_flags & 0x04) # 0
print(f.__code__.co_flags & 0x08) # 0单独的一个 * 只是为了强制要求后面的参数必须通过关键字参数的方式传递。
小结
这一次我们简单地分析了一下函数是如何创建的，并且还在 Python 的层面上做了一些小 trick。最后我们也分析了如何通过 PyCodeObject 对象来检索函数的参数，以及相关种类，标准库中的 inspect 模块也是这么做的。准确的说，是我们模仿人家的思路做的。
现在你是不是对函数有了一个更深刻的认识了呢？当然目前介绍的只是函数的一部分内容，还有更多内容等待我们挖掘，比如：
- 函数如何调用。
- 位置参数和关键字参数如何解析。
- 对于有默认值的参数，如何在不传参的时候使用默认值、在传参的时候使用我们传递的值。
- *args 和 **kwargs 如何解析。
- 闭包怎么实现。
- 装饰器怎么实现
- ......
