python的函数参数传递

本文详细解析Python中的变量与对象概念,强调类型属于对象而非变量,并通过实例展示不同对象的特性。进一步阐述了参数传递的机制,说明在函数内部修改可变对象时,实际修改的是原始对象,而非副本。最后总结了Python参数传递的基本规律,帮助开发者更好地理解和运用Python编程。

首先要分清python中的 变量对象

Python中变量是没有类型的,类型属于对象。

如:

a=1 #变量

b=[1,2] #list对象

对象中也分为两类 可更改不可更改的对象

strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象,

而list,dict等则是可以更改的对象。


下面看一段代码:

def ChangeNum(num):
    num=10

a=1
ChangeNum(a)
print a   #结果为1

上例想要在函数里改变a的值,可是没有成功!

因为在传给ChangeNum的时候,会复制一份a传入,也就是c++中的传值,这样改变的是另外的a。

有人解释说变量是无法修改的,当赋值10的时候,就会重新开辟一个内存空间,保存10,然后num指向它


在函数中对list等可以改变的对象进行修改时,外部的也会被修改。

def ChangeNum(num):
    a[0]=10

a=[1]
ChangeNum(a)
print a   #结果为[10]

到此,大家应该基本摸透了python的参数传递吧~
### Python 函数参数传递机制解释 在 Python 中,函数参数传递机制主要涉及 **值传递** 和 **引用传递** 的概念。以下是对其具体含义以及实现细节的详细说明。 #### 1. 值传递(Value Passing) 当一个不可变对象(如整数、字符串、元组等)作为参数传递函数中时,实际上是将该对象的一个副本传递给了函数中的形参变量[^1]。这意味着即使在函数内部修改了形参变量的值,也不会影响原始的实际参数。 示例代码如下: ```python def modify_value(a): a += 5 print(f"函数内 a = {a}") x = 10 modify_value(x) print(f"函数外 x = {x}") ``` 运行上述代码的结果表明,尽管 `a` 在函数内被修改,但外部的 `x` 并未受到影响[^3]。 --- #### 2. 引用传递(Reference Passing 或 Address Passing) 对于可变对象(如列表、字典等),Python 使用的是引用传递的方式。在这种情况下,函数接收到的是指向实际数据结构的内存地址,而不是数据本身的拷贝。因此,在函数内部对形参所做的任何更改都会反映到原始的对象上。 以下是一个例子展示如何操作可变类型的参数: ```python def modify_list(lst): lst.append(4) my_list = [1, 2, 3] modify_list(my_list) print(f"修改后的 my_list = {my_list}") ``` 这里可以看到,`lst` 被附加了一个新元素 `4`,而这一变化同样体现在原列表 `my_list` 上。 --- #### 3. 可变数量参数 (*args 和 **kwargs) 除了基本的值传递和引用传递之外,Python 还支持灵活处理不定数量参数的功能。通过使用 `*args` 和 `**kwargs`,可以分别接收位置参数组成的元组与关键字参数构成的字典[^4]。 例如: ```python def flexible_args(*args, **kwargs): print("Positional arguments:", args) print("Keyword arguments:", kwargs) flexible_args(1, 2, key="value", another_key=42) ``` 此段程序展示了如何利用这种特性简化复杂场景下的接口设计。 --- ### 总结 综上所述,理解 Python函数参数的具体行为取决于所使用的数据类型及其属性——即区分不变量与可变量之间的差异至关重要。此外,掌握特殊形式的参数声明方法有助于构建更加强大且适应性强的应用程序逻辑[^2]。
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