在python中编写传递命名参数的函数

我正在编写一个office实用程序库，希望通过一个函数中的命名参数提供一个选项。这个函数调用了几个次要函数，但我对如何编写命名参数感到困惑

我正在将命名参数及其默认值传递给要调用的函数（

extract（subject，dir，recent_file=False

）；然后，

recent_file

的值传递给另一个函数

read_rcsd（subject，dir，recent_file）

。我相信你应该这样做，尽管我也看到人们在第二个函数中编写

recent\u file=recent\u file

导入win32com.client
作为pd进口熊猫
将zhou_utils.sql作为sql导入
将zhou_utils.oa_vars作为oa导入
将numpy作为np导入
从日期时间导入日期时间
导入操作系统
导入glob
#提取和转换实用程序
“提取”
#定义提取方法
def最新_文件（路径，结尾）：
'''
示例用法：
def create_xwalk_df（）：
xwalk_path=项目_path+r'\Crosswalk'
xwalk=最新的_文件（xwalk_路径，“*CB Crosswalk*”）
返回pd.read_excel（xwalk，nrows=609）#注意：使用最多为灰色的行
：param path:字符串格式为“\Dir”
：param end:字符串形式为“*目标关键字*.xlsx”
：return：最新的文件目录
'''
所有文件=glob.glob（路径+“\\”+结束）
return max（所有_文件，key=os.path.getctime）
def read_rcsd（主题、目录、最近的_文件）：
"""
使用Pandas的read_csv读取内部数据集的特定主题。硬编码页眉和页脚长度。
目录是一个参数，用于更改当前下载或测试下载的路径。
：参数主题：字符串|
：param dir:string | R驱动器中的文件目录
：return:DataFrame |下载RCSD主题的数据帧
"""
ATS_头=[2,3,4]
ATS_页脚=19
如果最近的_文件==False：
path=dir+'\\'+主题+'.csv'
其他：
path=latest_file（dir，f“{subject}*.csv”）#如果选择了latest file，则必须格式化文件名才能开始
#与主题一起保存为.csv
#试验
打印（路径）
返回pd.read\U csv（路径，
收割台=ATS_收割台，
skipfooter=ATS_页脚，
engine='python'，#使用python作为引擎，因为它支持skipfooter
dtype=str，#将所有值作为字符串读入。请注意，NaN仍将作为浮点输入
保留_default_na=False，#仅将“”解释为NaN值[float]，这会阻止以合法名称（如na）读取，因为它实际上不是数字
na_值=“”）#请参阅Pandas文档：“如果keep_default_na为False，并且指定了na_值，则仅使用na_值指定的NaN值进行解析。”
def清洁_csv（df）：
'''
创建单个索引列。
：param df:要清理的数据帧
：return：已清理的数据帧
'''
#清除多索引头
def清洁_柱（df）：
new_cols=[]
对于df.列中的列：
#创建一个类似于[一个单词，（第一个单词，第二个单词），一个单词，…]的列表
如果列[0]中的“未命名”：
如果列[1]中的“未命名”：
列=（列[2]）
其他：
列=（列[1]，列[2]）
新列附加（列）
#加入列表，使列看起来像[一个单词，第一个单词，第二个单词，一个单词…]
df.columns=[''.join（x）如果类型（x）是tuple else x，则在新列中为x添加x]
清洁柱（df）
#删除第一行，因为它是空的
#df=df[1:]
返回df
def extract（主题、目录、最近的_文件=False）：
'''
使用先前定义的函数返回已清理的考试下载。
：参数科目：考试科目
：param dir:directory|
：return：下载
'''
返回clean_csv（read_rcsd（主题、目录、最近的_文件））35; TODO:检查是否需要最近的_文件=最近的_文件
#试验
ScienceDF=extract（“Science”，r'\Downloads\RCSD'，最近的_文件=True）

一个是位置参数，一个是关键字参数。两者都可以工作。你之所以会看到最近的文件=最近的文件，大概是因为，如果他们调用外部函数，他们不需要与内部函数交互。包括最近的文件=最近的文件是为阅读你的源代码的人，而不是用户，因此h、 显式比隐式好。