上一期我们学习参数传递怎么传递，也了解了参数的几种类型。
首先，我们再来回顾一下，形参和实参:
形参是在定义函数时定义的，放在函数名后面的圆括号里,可为空
实参是调用函数时为形参传入具体的参数值
简单总结一下，谁调用函数，谁就负责传入参数。
好呐，本期我们来详细学习函数几种参数类型，大纲如下：
python函数的参数名是无意义的，Python允许在调用函数时通过通过名字来传入参数值。
位置参数：按照形参位置传入的参数
调用函数时，实参默认按位置顺序传递的。同时实参个数也要和形参匹配
举一个小栗子
如果实参的个数与形参不匹配时，调用函数运行就会报错
Python中，形参与调用函数紧密联系在一起的。
关键字参数：调用函数时，使形参名称来传递参数，形式为“形参名=实参”
关键字参数，又叫命名参数，传递时无需考虑参数位置和顺序
举一个小栗子
默认参数：定义函数时，我们可以为形参提前设置具体的值。
在定义函数时，默认参数要放到位置等其他参数后面
在调用函数时，默认参数是可选的。如果传入新值，则会覆盖默认值
举一个小栗子
注意，默认值不能位于位置参数前面，否则程序会报错误
不定长参数又名可变参数。
不定长参数指的是可变数量的参数，分两种情况：
如果不定长参数后面，可以新增参数吗？
我们通过例子来看,会发生什么？
运行上面的程序，Python解释器会报错
原因是，形参a已经是不定长参数，我们调用的test(2,3,4)传入的三个实参,系统自动把它们属于形参a的值，形参b 和形参c就等于没有值传入，这时候系统就认为，调用函数的对象，参数没有传够。
为了解决这一报错，python引入了 强制命名参数
规定，调用不定参数后面有跟位置参数的函数时，传入给位置参数时，必须要强制命名参进行传参。
逆向参数收集针对的对象传入函数的实参
调用函数时，如果实参是元组，列表或者字典，通过在实参前面加入星号，可以自动把元素进行隔开，然后再转入给函数进行处理
举一个小栗子
本期，我们详细学习了参数几种类型，为后面我们学习函数，打好基础。
实践是检验真理的过程，大家多动手练习练习，会有不一样的奇妙旅程~
好呐，以上是本期内容，欢迎大佬们评论区指正~
parameter 是函数定义的参数形式
argument 是函数调用时传入的参数实体。
对于函数调用的传参模式，一般有两种：
此外，
也是关键字传参
python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 ， 仅位置参数 ， 仅关键字参数 ， 可变位置参数 ， 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念，python语法中暂时没有这样的设计。
通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。
既可以用关键字又可以用位置调用
或
这种方式的定义只能使用关键字传参的模式
f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等价的
网络模块request的request方法的设计
多数的可选参数被设计成可变关键字参数
有多种方法能够为函数定义输出：
非常晦涩
如果使用可变对象作为函数的默认参数，会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。
例子1：
addItem方法的data设计了一个默认参数，使用不当会造成默认参数被共享。
python里面，函数的默认参数被存在__default__属性中，这是一个元组类型
例子2：
在例子1中，默认参数是一个列表，它是mutable的数据类型，当它写进 __defauts__属性中时，函数addItem的操作并不会改变它的id，相当于 __defauts__只是保存了data的引用，对于它的内存数据并不关心，每次调用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的数据，它是一个共享数据。
如果默认参数是一个imutable类型，情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。
例子1中，连续调用addItem('world') 的结果会是
而不是期望的
在Python对象中使用C语言编写的扩展模块，必须将其编译成动态链接库的形式，通常使用Python的C语言扩展接口提供的函数PyArg_ParseTuple()来获得这些参数值，希望本文能够对大家有帮助。
Python是用C语言实现的一种脚本语言，本身具有优良的开放性和可扩展性，并提供了方便灵活的应用程序接口(API)。从而使得C/C++程序员能够在各个级别上对Python解释器的功能进行扩展。在使用C/C++对Python进行功能扩展之前，必须首先掌握Python解释所提供的C语言接口。
Python是一门面向对象的脚本语言，所有的对象在Python解释器中都被表示成PyObject，PyObject结构包含Python对象的所有成员指针。并且对Python对象的类型信息和引用计数进行维护。在进行Python的扩展编程时，一旦要在C或者C++中对Python对象进行处理，就意味着要维护一个PyObject结构。
在Python的C语言扩展接口中，大部分函数都有一个或者多个参数为PyObject指针类型，并且返回值也大都为PyObject指针。为了简化内存管理，Python通过引用计数机制实现了自动的垃圾回收功能，Python中的每个对象都有一个引用计数。
用来计数该对象在不同场所分别被引用了多少次。每当引用一次Python对象，相应的引用计数就增1，每当消毁一次Python对象，则相应的引用就减1，只有当引用计数为零时，才真正从内存中删除Python对象。
下面的例子说明了Python解释器如何利用引用计数来对Pyhon对象进行管理：
#include <Python.h> PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args){ int n, result
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", &n)) return NULL
result = fact(n) return Py_BuildValue("i", result) }
static PyMethodDef exampleMethods[] = {
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"}, {NULL, NULL} }
void initexample() { PyObject* m
m = Py_InitModule("example", exampleMethods) }
在C/C++中处理Python对象时，对引用计数进行正确的维护是一个关键问题，处理不好将很容易产生内存泄漏。Python的C语言接口提供了一些宏来对引用计数进行维护，最常见的是用Py_INCREF()来增加使Python对象的引用计数增1，用Py_DECREF()来使Python对象的引用计数减1。
该函数是Python解释器和C函数进行交互的接口，带有两个参数：self和args。参数self只在C函数被实现为内联方法(built-in method)时才被用到。通常该参数的值为空(NULL)，参数args中包含了Python解释器要传递给C函数的所有参数，通常使用Python的C语言扩展接口提供的函数PyArg_ParseTuple()来获得这些参数值。
方法列表中的每项由四个部分组成：方法名、导出函数、参数传递方式和方法描述。方法名是从Python解释器中调用该方法时所使用的名字。参数传递方式则规定了Python向C函数传递参数的具体形式，可选的两种方式是METH_VARARGS和METH_KEYWORDS。
其中METH_VARARGS是参数传递的标准形式，它通过Python的元组在Python解释器和C函数之间传递参数，若采用METH_KEYWORD方式，则Python解释器和C函数之间将通过Python的字典类型在两者之间进行参数传递。
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