python函数传参意义示例详解

 更新时间:2021年10月12日 15:18:53   作者:zjuPeco  
这篇文章主要为大家介绍了关于python函数传参的意义示例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望可以加深各位同学对Python传参的理解

C++这样的语言用多了之后,在Python函数传递参数的时候,经常会遇到一个问题,我要传递一个引用怎么办?
比如我们想要传一个x到函数中做个运算改变x的值:

def change(y):
    y += 1
x = 1
print ("before change:", x)
change(x)
print ("after change: ", x)

得到的结果是

before change: 1
after change:  1

完全没用~~~这是怎么回事?
我来说明一下这个过程~

参数传递

也就是说python中的等号就是把变量指向了一个实例而已。
那么,如何做到其它语言中引用这样的效果呢?一个比较推荐的方法就是用把参数return回去就可以了,如下面代码所示。

def change(y):
    y += 1
    return y

x = 1
print ("before change:", x)
x = change(x)
print ("after change: ", x)

结果为

before change: 1
after change:  2

另一种方法就是,我们不让函数中的参数指向新的地址不就可以了,我们让它在原来的地址上修改我们的值。这一点,只有一部分的数据类型可以做到,我们把这样的对象叫做可变对象,做不到的就叫不可变对象。

  • 不可变对象:int,string,float,tuple 等
  • 可变对象 :list,dictionary 等

举几个例子更为通俗易懂

def change(x):
    print ("before append:", x, "id:", id(x))
    x.append(0)
    print ("after append:", x, "id:", id(x))
x = [1, 2, 3]
print ("before change:", x, "id:", id(x))
change(x)
print ("after change:", x, "id:", id(x))
before change: [1, 2, 3] id: 140623459512008
before append: [1, 2, 3] id: 140623459512008
after append: [1, 2, 3, 0] id: 140623459512008
after change: [1, 2, 3, 0] id: 140623459512008

由于list在做append操作时,x指向的地址是不变的,所以可以有引用的效果,x[0] = 4这样的操作也是没问题的
然而,如果是把x指向了新的地址就不行了,如下

def change(x):
    print ("before equal:", x, "id:", id(x))
    x = [5]
    print ("after equal:", x, "id:", id(x))

x = [1, 2, 3]
print ("before change:", x, "id:", id(x))
change(x)
print ("after change:", x, "id:", id(x))
before change: [1, 2, 3] id: 139683058095432
before equal: [1, 2, 3] id: 139683058095432
after equal: [5] id: 139683058028360
after change: [1, 2, 3] id: 139683058095432

这下应该就搞清楚是怎么回事了吧,不过正是因为python的这种特性,在函数设置默认参数的时候,我们要注意尽量不用可变对象当默认值,否则会发生下面这种情况

def change(x=[]):
    x.append(1)
    return x

print (change())
print (change())

[1]
[1, 1]

比较妥当的做法是用不可变对象来代替[],比如None

def change(x=None):
    if not x:
        x = []
    x.append(1)
    return x

print (change())
print (change())

此时的输出为

[1]
[1]

以上就是python函数传参意义示例详解的详细内容,更多关于python函数传参的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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