关于Python函数参数传递方式--值传递?引用传递!

本文深入探讨Python中的引用传递机制,包括如何正确使用引用传递避免常见陷阱,以及理解对象属性在函数内外的变化。通过实例演示了变量地址变化的影响,并提供了安全进行值传递的方法。

渣渣我在学习中遇到的一点问题,特地贴出来,由于我水平渣,所以如有问题,请多指教

经过测试可以发现: python3 不允许我们选择参数传递方式,但是他已经全部采用了引用传递。

有几点需要注意:


1.引用传递可以当做值传递使用,只是你需要把他赋值给一个临时变量副本,不要直接使用引用传递过来的参数。
例如:使用x的副本y.(这里其实相当于我们替代系统进行了值传递操作)
def test(x):
      y = x
      print y+1

2.引用传递过来的对象其属性不变。引用传递过来的对象其属性不变。引用传递过来的对象其属性不变。

这也就是说,他原来可以更改,那么传递后也可以更改,同理,原先不可改现在也不可改。(这解释了其他巨巨关于不可变对象所说的“值传递”)


3.引用传递有一特点,就是你的变量在函数中地址可能被你改变!
有时你会发现怎么貌似引用传递失效,其实主要原因是因为你的一些操作导致该变量在函数中地址发生了改变,而函数外仍使用旧地址。
例如:
def testplace0(dt):
    print id(dt)
    dt["A"] = 1
    #dt[0].append(dt)
    print "不重置dt",id(dt)
    
    
    
def testplace1(dt):
    print id(dt)
    dt={}
    dt["A"] = 1
    #dt[0].append(111)
    print "重置dt",id(dt)
#dt =([1,5,3],1,3)
dt={}
print id(dt)
testplace0(dt)
testplace1(dt)
print "最终",id(dt)

结果:
109911328
109911328
不重置dt 109911328
109911328
重置dt 109886320

最终 109911328


4.一些赋值操作默认可能是地址赋值,所以要注意使用的方式。
例如:
a=[1,2,3,4]
b=a #地址赋值
b=a[:]#内容赋值
的参数。
<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. **重新赋值 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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