Python 函数中,参数是传值,还是传引用?

本文通过具体实例解析Python中函数参数的传递机制,解释为何既不能简单归类为传值也不能视为传引用,而是称为传对象更为恰当。同时,文章还探讨了如何避免使用可变对象作为默认参数值所带来的常见陷阱。

在 C/C++ 中,传值和传引用是函数参数传递的两种方式,在Python中参数是如何传递的?回答这个问题前,不如先来看两段代码。


代码段1:


def foo(arg):

    arg = 2

    print(arg)

 

a = 1

foo(a)  # 输出:2

print(a) # 输出:1


看了代码段1的同学可能会说参数是值传递。


代码段2:


def bar(args):

    args.append(1)

 

b = []

print(b)# 输出:[]

print(id(b)) # 输出:4324106952

bar(b)

print(b) # 输出:[1]

print(id(b))  # 输出:4324106952


看了代码段2,这时可能又有人会说,参数是传引用,那么问题来了,参数传递到底是传值还是传引用或者两者都不是?为了把这个问题弄清楚,先了解 Python 中变量与对象之间的关系。


变量与对象


Python 中一切皆为对象,数字是对象,列表是对象,函数也是对象,任何东西都是对象。而变量是对象的一个引用(又称为名字或者标签),对象的操作都是通过引用来完成的。例如,[]是一个空列表对象,变量 a 是该对象的一个引用


a = []

a.append(1)


在 Python 中,「变量」更准确叫法是「名字」,赋值操作 = 就是把一个名字绑定到一个对象上。就像给对象添加一个标签。


a = 1



整数 1 赋值给变量 a 就相当于是在整数1上绑定了一个 a 标签。


a = 2



整数 2 赋值给变量 a,相当于把原来整数 1 身上的 a 标签撕掉,贴到整数 2 身上。


b = a


把变量 a 赋值给另外一个变量 b,相当于在对象 2 上贴了 a,b 两个标签,通过这两个变量都可以对对象 2 进行操作。


变量本身没有类型信息,类型信息存储在对象中,这和C/C++中的变量有非常大的出入(C中的变量是一段内存区域)


函数参数


Python 函数中,参数的传递本质上是一种赋值操作,而赋值操作是一种名字到对象的绑定过程,清楚了赋值和参数传递的本质之后,现在再来分析前面两段代码。


def foo(arg):

    arg = 2

    print(arg)

 

a = 1

foo(a)  # 输出:2

print(a) # 输出:1


在代码段1中,变量 a 绑定了 1,调用函数 foo(a) 时,相当于给参数 arg 赋值 arg=1,这时两个变量都绑定了 1。在函数里面 arg 重新赋值为 2 之后,相当于把 1 上的 arg 标签撕掉,贴到 2 身上,而 1 上的另外一个标签 a 一直存在。因此 print(a) 还是 1。


再来看一下代码段2


def bar(args):

    args.append(1)

 

b = []

print(b)# 输出:[]

print(id(b)) # 输出:4324106952

bar(b)

print(b) # 输出:[1]

print(id(b))  # 输出:4324106952



执行 append 方法前 b 和 arg 都指向(绑定)同一个对象,执行 append 方法时,并没有重新赋值操作,也就没有新的绑定过程,append 方法只是对列表对象插入一个元素,对象还是那个对象,只是对象里面的内容变了。因为 b 和 arg 都是绑定在同一个对象上,执行 b.append 或者 arg.append 方法本质上都是对同一个对象进行操作,因此 b 的内容在调用函数后发生了变化(但id没有变,还是原来那个对象)


最后,回到问题本身,究竟是是传值还是传引用呢?说传值或者传引用都不准确。非要安一个确切的叫法的话,叫传对象(call by object)。如果作为面试官,非要考察候选人对 Python 函数参数传递掌握与否,与其讨论字面上的意思,还不如来点实际代码。


show me the code


def bad_append(new_item, a_list=[]):

    a_list.append(new_item)

    return a_list


这段代码是初学者最容易犯的错误,用可变(mutable)对象作为参数的默认值。函数定义好之后,默认参数 a_list 就会指向(绑定)到一个空列表对象,每次调用函数时,都是对同一个对象进行 append 操作。因此这样写就会有潜在的bug,同样的调用方式返回了不一样的结果。


>>> print bad_append('one')

['one']

>>> print bad_append('one')

['one', 'one']



而正确的方式是,把参数默认值指定为None


def good_append(new_item, a_list=None):

    if a_list is None:

        a_list = []

    a_list.append(new_item)

    return a_list


### Python 中子类调用父类函数参数递方式 在 Python 中,无论是子类还是其他任何上下文中,当调用带有参数函数或方法时,所使用的都是按对象引用递机制。这意味着对于不可变数据类型(如整数、字符串),行为类似于;而对于可变数据类型(列表、字典等),则更像是引用。 #### 不可变类型的参数递 考虑一个简单的例子来展示如何处理不可变类型的数据: ```python class ParentClass: def modify_value(self, value): value += 10 # 尝试修改入的数 print(f"Inside parent method: {value}") class ChildClass(ParentClass): pass child_instance = ChildClass() original_value = 5 print(f"Before calling parent's method: {original_value}") child_instance.modify_value(original_value) print(f"After calling parent's method: {original_value}") # 输出不会改变 ``` 在这个案例里,`modify_value()` 方法试图增加 `value` 的,但这并不会影响到原始变量 `original_value`,因为整型是不可变得,在这里表现为特性[^1]。 #### 可变类型的参数递 现在看看涉及可变对象的情况: ```python class ParentClass: def update_list(self, lst): lst.append('new item') # 修改列表内容 print(f"List inside the parent class after modification: {lst}") class ChildClass(ParentClass): pass child_instance = ChildClass() my_list = ['item1', 'item2'] print(f"Original list before call: {my_list}") child_instance.update_list(my_list) print(f"Updated list outside of function: {my_list}") # 列表确实发生了变化 ``` 这段代码展示了即使是在不同的作用域内操作同一个列表对象,对其所做的更改也会反映在整个程序中,这表明了对于像列表这样的容器类型来说,实际上是以一种近似于引用的方式工作的[^2]。 综上所述,在 Python 中通过 `super()` 或者直接指定父类名称的方式来调用父类的方法时,参数总是按照上述规则进行递——具体取决于这些参数所属的数据类型是否允许内部状态的变化而被外部观察到。
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