Python for AI/Functions, Modules ও Packages/Lesson 16

Default, *args ও **kwargs

Function-কে flexible বানাও — default আর keyword argument, যত খুশি argument নেওয়া (*args, **kwargs), আর mutable default-এর বিখ্যাত ফাঁদ।

সময়: 22 মিনিট
Exercise: 1
Challenge: 1
Quiz: 3 প্রশ্ন

সহজ ভাষায়

এখন পর্যন্ত আমাদের function নির্দিষ্ট সংখ্যক argument নিত। কিন্তু print() দেখো — যতগুলো খুশি জিনিস দেওয়া যায়, আবার sep=", "-এর মতো ঐচ্ছিক setting-ও দেওয়া যায়:

main.py

print("a", "b", "c")
print("a", "b", "c", sep=" | ")
print(1, 2, 3, 4, 5, 6, sep="-", end="!\n")

আজ শিখব কীভাবে নিজের function-কে এমন flexible বানানো যায়।

কেন দরকার?

ML library-গুলোর function-এ প্রচুর setting থাকে, কিন্তু বেশিরভাগের একটা ভালো default আছে:

main.py

def train(model_name, epochs=10, learning_rate=0.001, batch_size=32):
    return f"{model_name}: {epochs} epochs, lr={learning_rate}, batch={batch_size}"

print(train("resnet"))
print(train("resnet", epochs=50))
print(train("resnet", batch_size=64, learning_rate=0.01))

scikit-learn-এর RandomForestClassifier-এ ২০টার বেশি parameter আছে — কিন্তু তুমি শুধু যেটা বদলাতে চাও সেটাই দাও। এই design সম্ভব হয় default আর keyword argument দিয়ে।

Positional বনাম Keyword argument

main.py

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

print(greet("Rafi", "Hello"))
print(greet(greeting="আসসালামু আলাইকুম", name="Mim"))

Positional — position (ক্রম) অনুযায়ী মেলে।
Keyword — নাম ধরে দেওয়া, ক্রম যা খুশি।

Keyword argument code-কে পড়া সহজ করে: train("resnet", 50, 0.01) দেখে বোঝা কঠিন কোন সংখ্যা কী, কিন্তু train("resnet", epochs=50, learning_rate=0.01) নিজেই নিজেকে ব্যাখ্যা করে।

`*args`: যত খুশি positional argument

Parameter-এর আগে * দিলে বাড়তি সব positional argument একটা tuple-এ জমা হয়:

main.py

def total(*prices):
    print("পেয়েছি:", prices, type(prices))
    return sum(prices)

print(total(100, 250))
print(total(10, 20, 30, 40))
print(total())

নাম args হওয়া বাধ্যতামূলক না — * চিহ্নটাই আসল। কিন্তু কিছু না বোঝাতে convention হলো *args।

`**kwargs`: যত খুশি keyword argument

** দিলে বাড়তি সব keyword argument একটা dictionary-তে জমা হয়:

main.py

def describe_model(name, **settings):
    print(f"Model: {name}")
    for key, value in settings.items():
        print(f"  {key} = {value}")

describe_model("bert", layers=12, hidden_size=768, dropout=0.1)

Unpacking: উল্টো দিকে `*` আর `**`

Function ডাকার সময় * আর ** উল্টো কাজ করে — list/dict খুলে আলাদা argument বানায়:

main.py

def train(model_name, epochs=10, learning_rate=0.001):
    return f"{model_name}: {epochs} epochs, lr={learning_rate}"

config = {"epochs": 30, "learning_rate": 0.005}
print(train("cnn", **config))

numbers = [3, 9, 4]
print(max(*numbers))

Real project-এ config file (JSON/YAML) থেকে dictionary পড়ে **config দিয়ে function-এ পাঠানো খুব common pattern।

Keyword-only argument

*args-এর পরে যেসব parameter থাকে, সেগুলো শুধু নাম ধরে দেওয়া যায়:

main.py

def join_words(*words, sep=" "):
    return sep.join(words)

print(join_words("a", "b", "c"))
print(join_words("a", "b", "c", sep="-"))
print(join_words("a", "b", "-"))

শেষ লাইনে "-" আরেকটা word হিসেবে গেছে, sep হয়নি — ঠিক এটাই চাই।

সাবধান: mutable default-এর ফাঁদ

Python-এর সবচেয়ে বিখ্যাত ফাঁদগুলোর একটা:

main.py

def add_score(score, scores=[]):
    scores.append(score)
    return scores

print(add_score(90))
print(add_score(75))

দ্বিতীয় call-এ [75] আশা করেছিলাম, কিন্তু এসেছে [90, 75]! Default মান [] একবারই তৈরি হয় — function define করার সময় — তারপর সব call সেই একই list ব্যবহার করে।

সঠিক উপায় — default হিসেবে None, ভেতরে নতুন list:

main.py

def add_score(score, scores=None):
    if scores is None:
        scores = []
    scores.append(score)
    return scores

print(add_score(90))
print(add_score(75))

নিয়ম: default মান হিসেবে কখনো list, dict বা set দিও না। None দাও।

Exercise

যতগুলো খুশি সংখ্যার গড়

+20 XP

average(*numbers) function লেখো যেটা যতগুলো খুশি সংখ্যা নিতে পারে এবং তাদের গড় return করে।

কোনো সংখ্যা না দিলে (average()) 0 return করবে।

solution.py

def average():
    pass


print(average(10, 20, 30))
print(average(5))
print(average())

Quiz

Q1def f(a, b=2, *args, **kwargs) — f(1, 5, 7, 9, x=3) ডাকলে args কী?
(5, 7, 9)(7, 9)[7, 9]
Q2**kwargs-এর type কী?
tuplelistdictionary

Q3নিচের code-এর output কী?

def add(item, bag=[]):
    bag.append(item)
    return bag

add("a")
print(add("b"))

['b']['a', 'b']Error

0/3 answered

Challenge

নিজের log() function

+50 XP

log() function লেখো যেটা যতগুলো খুশি message নেয় এবং একটা string return করে:

message-গুলো sep দিয়ে জোড়া (default একটা space)
সামনে [LEVEL] — level-এর default "INFO"
sep আর level শুধু নাম ধরে দেওয়া যাবে (keyword-only)

যেমন log("epoch", 3, "done") → "[INFO] epoch 3 done" আর log("loss", 0.5, sep="=", level="DEBUG") → "[DEBUG] loss=0.5"।

solution.py

def log():
    pass


print(log("epoch", 3, "done"))
print(log("loss", 0.5, sep="=", level="DEBUG"))

বাস্তবে কোথায় ব্যবহার হয়?

Wrapper function — অন্য একটা function-কে ডাকার আগে-পরে কিছু করা, কিন্তু argument যা আসে সব হুবহু পাঠিয়ে দেওয়া। *args, **kwargs ছাড়া এটা লেখা অসম্ভব:

main.py

def timed(func, *args, **kwargs):
    print(f"চালাচ্ছি {func.__name__}...")
    result = func(*args, **kwargs)
    print("শেষ!")
    return result

def train(model_name, epochs=10):
    return f"{model_name} trained for {epochs} epochs"

print(timed(train, "cnn", epochs=3))

PyTorch-এর nn.Module, Hugging Face-এর from_pretrained(...) — সবখানে **kwargs দিয়ে setting পাস করা হয়। পরে decorator শিখলে এই pattern আরও শক্তিশালী হবে।

Interview প্রশ্ন

Beginner: *args আর **kwargs কী? এদের type কী?
Intermediate: Mutable default argument কেন সমস্যা? কীভাবে ঠিক করবে?
Advanced: Parameter list-এ / আর * আলাদাভাবে (যেমন def f(a, /, b, *, c)) কী বোঝায়? (/-এর আগেরগুলো positional-only, *-এর পরেরগুলো keyword-only।)

এরপর কী?

Function-কে আমরা এক জায়গায় define করে আরেক জায়গায় ডাকছি। কিন্তু function নিজেও একটা value — variable-এ রাখা যায়, অন্য function-এ পাঠানো যায়। পরের lesson: Lambda, map ও filter।

Default, *args ও **kwargs

সহজ ভাষায়

কেন দরকার?

Positional বনাম Keyword argument

*args: যত খুশি positional argument

**kwargs: যত খুশি keyword argument

Unpacking: উল্টো দিকে * আর **

Keyword-only argument

সাবধান: mutable default-এর ফাঁদ

Exercise

Quiz

Challenge

বাস্তবে কোথায় ব্যবহার হয়?

Interview প্রশ্ন

এরপর কী?

`*args`: যত খুশি positional argument

`**kwargs`: যত খুশি keyword argument

Unpacking: উল্টো দিকে `*` আর `**`