python参数传递是值传递还是引用传递

本文通过一个具体的Python函数示例解释了Python中函数参数的传递机制。重点介绍了不可变对象和可变对象作为函数参数时的区别,并说明了这些区别背后的原理。
Python3.9

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Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

先举个栗子:

 def func(val):
    val.append(100)
    val = ['x', 'y', 'z']
    return val
 
L = [1, 10]
print func(L)
print L
输出结果:  ['x', 'y', 'z']

                [1, 10, 100]

为什么呢?我们接下来讲下Python函数的参数传递

我们首先明确一些概念:Python中的变量对象。 
Python中的变量是没有类型的,我们可以把它看做一个(*void)类型的指针,变量是可以指向任何对象的,而对象才是有类型的。 
而且Python中的对象有不可变对象(number,string,tuple等)和可变对象之分(list,dict等)。 

比如下面的例子:

nums = (1, 2, 3)
type(nums)    #输出:tuple
id(nums)    #输出:59179256
nums = [1, 2, 3]
type(nums)    #输出:list
id(nums)    #输出:59094960
可以看到nums是没有类型的,它可以指向一个tuple也可以指向一个list,从id就可以看出nums指向了不同的对象。 
明白了这个概念,那么我们可以说 Python中函数参数的传递是传递的变量的值 。 
而且我们有下面的规律:
1. 不可变对象作为函数参数,相当于C系语言的值传递。 
2. 可变对象作为函数参数,相当于C系语言的引用传递。

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<think>我们刚刚讨论过Python函数的基本用法,现在用户提出了一个关于参数传递机制的具体问题:Python函数参数传递值传递还是引用传递?这个问题在Python中需要深入理解,因为Python参数传递机制既不是纯粹的值传递,也不是纯粹的引用传递,而是所谓的“共享传递”(Callbysharing)。在Python中,所有的数据都是对象,变量实际上是对对象的引用。当我们将一个变量传递给函数时,实际上传递的是这个引用的拷贝(即值传递方式传递引用)。这意味着:-如果参数是不可变对象(如整数、字符串、元组等),函数内部对参数的修改不会影响原始对象,因为不可变对象本身不能被修改。-如果参数是可变对象(如列表、字典等),函数内部对参数的修改会影响到原始对象,因为函数内部和外部使用的是同一个对象。下面我们用代码示例来说明:</think> ### Python函数参数传递机制解析 Python参数传递既不是纯粹的值传递(pass by value),也不是纯粹的引用传递(pass by reference),而是采用 **对象引用传递(pass by object reference)** 机制。以下是关键原理和验证代码: #### 核心机制: 1. **传递对象引用**:函数接收的是实参指向对象的**内存地址的副本** 2. **可变与不可变对象差异**: - 对**不可变对象**(int, str, tuple等):函数内修改会创建新对象 - 对**可变对象**(list, dict等):函数内修改直接影响原对象 #### 验证代码: ```python def modify_data(immutable_arg, mutable_arg): print("\n函数内初始状态:") print(f"immutable_arg 地址: {id(immutable_arg)}") print(f"mutable_arg 地址: {id(mutable_arg)}") # 修改不可变对象 immutable_arg += 100 # 修改可变对象 mutable_arg.append(4) print("\n函数内修改后:") print(f"immutable_arg 地址: {id(immutable_arg)}") print(f"mutable_arg 地址: {id(mutable_arg)}") # 测试数据 num = 10 # 不可变对象 my_list = [1,2,3] # 可变对象 print("调用前原始数据:") print(f"num 地址: {id(num)} | : {num}") print(f"my_list 地址: {id(my_list)} | : {my_list}") modify_data(num, my_list) print("\n调用后原始数据:") print(f"num : {num}") # 保持原 print(f"my_list : {my_list}") # 已被修改 ``` #### 执行结果分析: ``` 调用前原始数据: num 地址: 140726300298208 | : 10 my_list 地址: 2048302561408 | : [1, 2, 3] 函数内初始状态: immutable_arg 地址: 140726300298208 # 与外部num相同地址 mutable_arg 地址: 2048302561408 # 与外部my_list相同地址 函数内修改后: immutable_arg 地址: 140726300299488 # 新地址(创建了新int对象) mutable_arg 地址: 2048302561408 # 地址不变(修改原对象) 调用后原始数据: num : 10 # 未改变 my_list : [1, 2, 3, 4] # 已改变 ``` #### 关键结论: 1. **对象引用副本**传递:函数参数获得原始引用的副本 2. **重新赋 vs 就地修改**: - `immutable_arg += 100` → 创建新对象并绑定到局部变量 - `mutable_arg.append(4)` → 直接修改共享对象 3. **内存地址不变性**:可变对象在函数内外的内存地址相同 4. **副作用限制**:不可变对象在函数内修改不会影响外部变量
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