python中的函数参数的传递
转载自: http://winterttr.me/2015/10/24/python-passing-arguments-as-value-or-reference/
我想,这个标题或许是很多初学者的问题。尤其是像我这样的对C/C++比较熟悉,刚刚进入python殿堂的朋友们
。C/C++的函数参数的传递方式根深蒂固的影响这我们的思维–引用?传值?究竟是那种呢。
语言的特性决定了是使用的方法,那么,现在我们来探究一下python的函数参数传递方式。
对象vs变量
在python中,类型属于对象,变量是没有类型的,这正是python的语言特性,也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。所以,希望大家在看到一个python变量的时候,把变量和真正的内存对象分开。
类型是属于对象的,而不是变量。
这样,很多问题就容易思考了。
例如:
对象vs变量
nfoo = #一个指向int数据类型的nfoo(再次提醒,nfoo没有类型)
lstFoo = [] #一个指向list类型的lstFoo,这个list中包含一个整数1
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
对应于上一个概念,就必须引出另了另一概念,这就是可更改(mutable)对象与不可更改(immutable)对象。
对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实,在python中,strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象,而list,dict等则是可以修改的对象。那么,这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢?
可更改vs不可更改
nfoo =
nfoo = lstFoo = []
lstFoo[] =
代码第2行中,内存中原始的1对象因为不能改变,于是被“抛弃”,另nfoo指向一个新的int对象,其值为2
代码第5行中,更改list中第一个元素的值,因为list是可改变的,所以,第一个元素变更为2。其实应该说,lstFoo指向一个包含一个对象的数组。赋值所发生的事情,是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素,但是对于lstFoo本身来说,所指向的数组对象并没有变化,只是数组对象的内容发生变化了。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。
如下图所示:

Python的函数参数传递:传值?引用?
对于变量(与对象相对的概念),其实,python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作,用C++的方式理解,就是对void*赋值。如果这个变量的值不变,我们看似就是引用,如果这个变量的值改变,我们看着像是在赋值。有点晕是吧,我们仍旧举个例子。
不可变对象参数调用
def ChangeInt( a ):
a = 10
nfoo = 2
ChangeInt(nfoo)
print nfoo #结果是2
可变对象参数调用这时发生了什么,有一个int对象2,和指向它的变量nfoo,当传递给ChangeInt的时候,按照传值的方式,复制了变量nfoo的值,这样,a就是nfoo指向同一个Int对象了,函数中a=10的时候,发生什么?(还记得我上面讲到的那些概念么),int是不能更改的对象,于是,做了一个新的int对象,另a指向它(但是此时,被变量nfoo指向的对象,没有发生变化),于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值,看起来像C++中的传值方式。
def ChangeList( a ):
a[0] = 10
lstFoo = [2]
ChangeList(lstFoo )
print nfoo #结果是[10]
当传递给ChangeList的时候,变量仍旧按照“传值”的方式,复制了变量lstFoo 的值,于是a和lstFoo 指向同一个对象,但是,list是可以改变的对象,对a[0]的操作,就是对lstFoo指向的对象的内容的操作,于是,这时的a[0] = 10,就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素,所以,再次输出lstFoo 时,显示[10],内容被改变了,看起来,像C++中的按引用传递。
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