**在 Python 中传入两个参数的最直接方式是函数调用与命令行传参：函数层面可用位置参数或关键字参数如 `func(a, b)` 与 `func(x=a, y=b)`；脚本层面可用 `sys.argv` 或更安全的 `argparse` 读取两个 CLI 参数。**此外，进阶场景还包括用解包、`*args/**kwargs`、偏函数与回调统一两参数的接口规范，在面向对象、并发与自动化工程中让参数传递更鲁棒与可维护。

## 一、核心答案与思路总览
当你问到“Python 如何传入两个参数”，通常分成两大类场景：**函数调用**与**命令行脚本**。在函数维度，直接使用**位置参数**或**关键字参数**即可，例如 `sum_xy(3, 5)` 或 `sum_xy(x=3, y=5)`，二者都能清晰地将两个值传递给函数形参。**在命令行维度**，如果你写的是可执行脚本，需要从终端传入两个参数，可用简单的 `sys.argv[1], sys.argv[2]` 读入，也可用更专业的 `argparse` 定义 `--x --y` 两个选项以获得类型校验、默认值与帮助信息。**这两类方法覆盖了绝大多数“传入两个参数”的需求**，并能延展到更复杂的工程化场景。

在工程与团队协作中，传参不仅要“能用”，还要关注**可读性、可维护性与输入合法性**。函数的**关键字参数**更易读，命令行的 `argparse` 更稳健；当参数有层级关系或可选项很多时，可用**数据类**或字典封装，配合解包让两参数与多参数都可统一透传。根据官方文档（Python Software Foundation, 2024），关键字参数与类型注解已成为现代 Python 项目中提高可读性与质量的关键机制。**将这套思路贯彻到函数、CLI、并发与API调用，能避免隐性 Bug，并提升代码的可测试性与可维护性。**

另外，随着 Python 生态与版本演进（如 3.12），**类型提示、参数校验库与 CLI 框架更加成熟**。社区实践与调研（JetBrains, 2023）显示，Python 开发者在数据科学与后端脚本中广泛使用命令行参数进行任务编排与自动化，说明两参数传入不仅是基础语法，更是工程落地的重要环节。**在自动化脚本、CI/CD、数据管道与API集成中，参数的规范化传递会直接影响迭代效率与质量。**

## 二、函数调用场景：位置参数与关键字参数
在函数调用层面，**传入两个参数的基础方式是定义两个形参并以位置或关键字传递**。示例：`def sum_xy(x, y): return x + y`；调用可以是 `sum_xy(3, 5)`（位置参数）或 `sum_xy(x=3, y=5)`（关键字参数）。**位置参数简洁，但当参数含义不直观或顺序容易混淆时，关键字参数更具可读性与安全性**。在团队协作与代码审查中，关键字形式便于他人快速理解“这两个参数分别代表什么”，且在重构时更不容易因形参顺序调整而引发不兼容。

当函数存在**默认值**时，两参数也可有一个为可选。示例：`def scale(value, factor=1.0): return value * factor`。调用 `scale(10, 2)` 或 `scale(value=10, factor=2)` 都可；若传入一个参数 `scale(10)` 则默认 `factor=1.0`。**默认值在实际工程中可显著降低调用复杂度，且让两参数的场景具有更灵活的扩展性**。需要注意的是，默认值若为可变对象（如列表），要避免共享可变状态导致的隐性 Bug；通常推荐使用不可变类型或在函数内部初始化。

对于需要强约束与文档化的函数，**类型注解**与文档字符串同样重要。示例：`def sum_xy(x: int, y: int) -> int: ...`。**类型注解让编辑器与静态检查工具（如 mypy）更精准地捕捉错误**，并对“两个参数”的预期类型形成明确契约。结合单元测试，你可以覆盖 `sum_xy(正数, 负数)` 等边界用例，确保在不同输入下函数行为可靠。这种将“传参数”的细节前置到设计与文档中，是现代 Python 项目的良好实践。

## 三、命令行脚本：sys.argv 与 argparse 传入两个参数
当你的 Python 文件需要从命令行接收两个参数时，**最简单的方法是使用 `sys.argv`**。例如在脚本中读取：`import sys; x = sys.argv[1]; y = sys.argv[2]`，然后进行计算或业务处理。该方式轻量但**缺少类型校验与帮助信息**，如果用户遗漏了第二个参数或输入了错误类型，脚本就会异常。**因此在生产脚本中，建议采用 `argparse` 定义和解析两个参数**：如 `parser.add_argument('--x', type=int, required=True)` 与 `parser.add_argument('--y', type=int, required=True)`，不仅能自动生成 `--help`，还可提供默认值、合法范围甚至互斥组，更有利于在团队与 CI 环境中稳定执行。

在实际工程中，**两参数 CLI 的场景非常广泛**：数据抽取脚本传入起止日期、日志分析脚本传入输入路径与输出路径、部署脚本传入环境与版本号。对于这些场景，argparse 能帮助你**约束参数格式并输出清晰的错误提示**，避免脚本在无人值守的自动化中静默失败。根据 Python 官方文档（Python Software Foundation, 2024），`argparse` 是标准库中推荐的命令行解析工具，**在复杂场景下优于手写字符串解析或仅使用 `sys.argv`**。

为便于快速比较不同“传入两个参数”的办法，下面给出一个对比表，涵盖函数与脚本常见路径：

| 场景 | 示例 | 优势 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 函数位置参数 | `func(a, b)` | 简洁，调用开销低 | 含义不如关键字直观，易被顺序变化影响 |
| 函数关键字参数 | `func(x=a, y=b)` | 可读性高，重构友好 | 稍显冗长，但在协作中更安全 |
| sys.argv | `x = sys.argv[1]` | 轻量，无依赖 | 无类型校验，错误提示弱 |
| argparse | `--x --y` | 类型与帮助完善，工程健壮 | 初始设置稍多，但长期维护成本低 |
| 环境变量 | `os.getenv('X')` | 可保护敏感信息 | 需要约定命名与默认值策略 |
| URL/查询串 | `parse_qs(url)` | 与 Web/API 场景契合 | 需额外校验与编码处理 |

## 四、进阶技巧：解包、*args/**kwargs、偏函数
除了最基本的传参方式，Python 还提供了**解包、可变参数与偏函数**等技术，使“传入两个参数”在复杂调用链中更灵活。**序列或字典解包**适合将现有结构直接传入两参数函数：`params = (a, b); func(*params)` 或 `conf = {'x': a, 'y': b}; func(**conf)`。这种模式在配置驱动或数据管道中尤为常见，你可以将输入聚合为一个对象，再统一解包传入，**让调用端精简，且易于扩展到多参数**。

`*args` 与 `**kwargs` 则用于声明接收**不定数量参数**的函数，同时保持对两参数的兼容。比如你有公共接口 `def run(*args, **kwargs)`，实际调用可是 `run(a, b)` 或 `run(x=a, y=b)`。**这种策略常用在库设计、装饰器与回调中，便于为不同调用方提供统一入口**。不过在实现层要谨慎处理参数名称与默认值，并在入口处进行**严格的校验与转换**，以免掩盖真实错误。配合类型注解的 `TypedDict` 或 `Protocol`，你可在灵活性与可读性间取得平衡。

当你在不同上下文中频繁重复其中一个参数时，**偏函数（functools.partial）**能把两参数问题折叠成一参数问题。例如你有 `add(x, y)`，可定义 `add5 = partial(add, 5)`，之后调用 `add5(10)` 即传入第二个参数。**偏函数在回调、并发提交任务与 API 适配中非常实用**，它允许你固定住一部分配置或常量，只暴露剩余参数给调用者。需要注意的是，偏函数应配合清晰的命名与文档，以免后续维护人员误解“已固定的那个参数”。

## 五、面向对象与库调用：方法、回调与两参数约定
在面向对象模式下，“传入两个参数”往往体现为**实例方法或类方法**对参数的约束。示例：`class Calculator: def add(self, x, y): return x + y`。**实例方法的隐藏参数 `self` 不计入业务参数，两参数仍是对外接口的最小集合**。当方法需要额外的上下文（如配置或状态），可在构造函数中注入，保持对外方法只接收业务最小参数，以提升可读性与可测试性。对于工具类或纯函数型方法，**静态方法 `@staticmethod`** 能显式表达“无状态依赖”，传入两个参数也会更加明确。

在使用外部库时，**两参数约定常见于比较器、排序键或回调函数**。比如某些排序库允许指定 `key` 函数或比较函数 `cmp(a, b)`（注意现代 Python 更推荐 `key` 而非 `cmp`）。在异步框架或事件循环中，回调签名也常以两个参数表达输入与上下文。**保持回调签名与库定义一致至关重要**，否则容易在运行时出现难以定位的错误。参考官方文档（Python Software Foundation, 2024）与生态指南，**对函数签名进行类型注解与文档说明，能显著提升接口稳定性**，尤其在多人协作与长生命周期项目中。

此外，在跨模块或插件式架构中，**对“两参数函数”的契约应写入接口文档**，并以单元测试与集成测试验证。例如定义统一的 `process(x, y)`，并约定 `x` 为输入数据而 `y` 为配置或上下文。**一致的约定能让替换实现或扩展功能更顺畅**，同时减少知识传递成本。根据行业调研（JetBrains, 2023），成熟团队倾向于以接口文档与类型提示保证调用方与实现方达成对齐，这与 Python 社区倡导的“显式优于隐式”哲学一致。

## 六、工程实践与团队协作：类型、校验、日志与自动化
在工程场景中，传入两个参数不仅是语法问题，更关乎**输入校验、错误处理与可观测性**。无论是函数还是 CLI，建议在入口处做类型转换与合法性检查，例如对 `--x --y` 做范围校验、对路径做存在性校验、对日期做格式校验。**当输入不合规时，应提供清晰的错误信息与退出码**，以便在自动化流水线或任务调度器中快速定位问题。日志层面，记录两参数的关键元数据（脱敏后）有助于复现与审计。

在团队协作与研发流程中，**参数的标准化能显著提升自动化效率**。如在 CI/CD 或数据管道任务中，使用 `argparse` 与配置文件管理两个关键参数，可以用统一脚本在不同环境与分支执行。**当参数与项目管理、需求追踪或工单系统打通时，自动化脚本可以据此触发任务与更新状态**。例如在研发项目协作中，若需根据两个参数（如版本号与任务ID）触发脚本并回写进度，你可以在脚本中读取这两个 CLI 参数并调用系统的开放 API 完成状态同步；在此场景下，使用 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的 API 有助于将“脚本参数”与“项目数据”关联，形成可追踪的闭环，同时保持合规与数据安全。

为了长期维护，建议建立**参数契约与测试体系**：在 README 或内部 Wiki 中记录函数与脚本的两参数设计；为关键脚本编写单元与集成测试，覆盖正常、缺失与异常输入；在日志中加入调用标识与参数摘要（注意脱敏）。**以工程实践保障两参数的稳定传递，能让你的 Python 代码在多人协作与迭代中更可靠**。结合版本控制与代码评审，参数变更应明确在变更说明中体现，避免产生与上游或下游系统的不兼容。

## 七、总结与未来趋势预测
综上，**Python 传入两个参数的主路径是：函数层面的位置参数与关键字参数，以及脚本层面的 `sys.argv` 与 `argparse`**。在进阶场景中，解包、`*args/**kwargs`、偏函数与回调能让两参数接口在复杂工程中保持灵活；在面向对象与库调用中，应以类型注解与文档巩固“两个参数”的契约。**工程实践层面，统一的校验、日志与测试策略，是让两个参数在自动化与协作流程中可控的关键**，必要时可借助项目协作平台的 API 将参数与任务实体关联，以减少人工对齐成本；如在研发管理领域，配合 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的项目数据接口，脚本可根据两个参数触发构建或更新事项状态，增强可追踪性。

展望未来，随着 Python 版本演进与生态工具成熟，**类型系统、参数解析库与 CLI 体验会更完善**。参数验证更“声明式”和与编辑器深度集成的趋势，将进一步降低错误率。**在 AI 辅助编码与自动化平台普及的背景下，两个参数的传递不会仅是语法话题，而是工程治理的一部分**：如何把输入规范嵌入到流程、把错误反馈嵌入到平台、把权限与审计嵌入到接口。把握这些趋势，将让你的 Python 项目既保持易用性，又具备企业级的韧性与可维护性。

参考与资料来源
- Python Software Foundation. Python 3.12 Documentation, 2024. https://docs.python.org/3/
- JetBrains. The State of Developer Ecosystem, 2023. https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2023/

在Python中，定义函数时可以在括号内写入多个参数，用逗号隔开。例如：def my_function(param1, param2):。调用时传入对应的参数值即可，比如my_function(10, 20)。函数内部即可通过param1和param2访问传入的值。

Python函数接收多个参数的基本方法

我想了解在Python中，如何让一个函数能够接受两个参数，并在函数内部使用这两个参数。

如何在Python函数中接收多个参数？

可以在调用函数时使用关键字参数的方式传递参数，例如：my_function(param2=20, param1=10)。这样不依赖位置顺序，Python根据参数名称匹配对应值，有效避免参数顺序错误。

使用关键字参数来明确参数传递

我担心传入两个参数时顺序搞错了，Python有没有方法避免这种错误？

传入多个参数时，如何保证参数顺序正确？

在函数定义时可以为某个参数指定默认值，如def my_function(param1, param2=5):。调用时可以传入一个或两个参数，如果只传入一个参数，param2自动使用默认值。传入两个实参时默认值则被覆盖。

定义带有默认参数的函数并传入实参

如果我想让函数的某个参数有默认值，同时还能接收两个实参，应该怎么实现？

Python函数是否支持默认值参数，传入两个参数时如何应用？

PingCodeDocs

在 Python 中传入两个参数的核心方法是函数与命令行两条路径：函数层面用位置参数或关键字参数如 func(a, b) 和 func(x=a, y=b)；命令行脚本层面用 sys.argv 轻量读取或用 argparse 定义 --x 与 --y 以获得类型校验与帮助信息。进阶场景可用解包、*args/**kwargs 与偏函数适配复杂调用链，并在面向对象、并发与自动化工程中以类型注解、参数校验与日志提升可维护性与稳定性。

python如何传入两个参数

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