Python参数的传递几种情况实例详解
一、参数的传递
函数的参数传递本质上就是:从实参到形参的赋值操作。Python中“一切皆对象”,所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以,Python中参数的传递都是“引用传递”,不是“值传递”。
具体操作时分为两类:
对“可变对象”进行“写操作”,直接作用于原对象本身。对“不可变对象”进行“写操作”,会产生一个新的“对象空间”,并用新的值填充这块空间。
可变对象有:
字典、列表、集合、自定义的对象等
不可变对象有:
数字、字符串、元组、function等
二、传递可变对象的引用
传递参数是可变对象(例如:列表、字典、自定义的其他可变对象等),实际传递的还是对象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝,而是可以直接修改所传递的对象。
【操作】参数传递:传递可变对象的引用
b = [10,20]
def f2(m):
print("m:",id(m)) #b和m是同一个对象
m.append(30) #由于m是可变对象,不创建对象拷贝,直接修改这个对象
f2(b)
print("b:",id(b))
print(b)执行结果:
m: 45765960
b: 45765960
[10, 20, 30]
三、传递不可变对象的引用
传递参数是不可变对象(例如: int 、 float 、字符串、元组、布尔值),实际传递的还是对象的引用。在”赋值操作”时,由于不可变对象无法修改,系统会新创建一个对象。
【操作】参数传递:传递不可变对象的引用
a = 100
def f1(n):
print("n:",id(n)) #传递进来的是a对象的地址
n = n+200 #由于a是不可变对象,因此创建新的对象n
print("n:",id(n)) #n已经变成了新的对象
print(n)
f1(a)
print("a:",id(a))执行结果:
n: 1663816464
n: 46608592
300
a: 1663816464
显然,通过 id 值我们可以看到 n 和 a 一开始是同一个对象。给n赋值后,n是新的对象。
四、浅拷贝和深拷贝

为了更深入的了解参数传递的底层原理,我们需要讲解一下“浅拷贝和深拷贝”。我们可以使用内置函数: copy (浅拷贝)、 deepcopy (深拷贝)。
- 浅拷贝:拷贝对象,但不拷贝子对象的内容,只是拷贝子对象的引用。
- 深拷贝:拷贝对象,并且会连子对象的内存也全部(递归)拷贝一份,对子对象的修改不会影响源对象
#测试浅拷贝和深拷贝
import copy
def testCopy():
'''测试浅拷贝'''
a = [10, 20, [5, 6]]
b = copy.copy(a)
print("a", a)
print("b", b)
b.append(30)
b[2].append(7)
print("浅拷贝......")
print("a", a)
print("b", b)
def testDeepCopy():
'''测试深拷贝'''
a = [10, 20, [5, 6]]
b = copy.deepcopy(a)
print("a", a)
print("b", b)
b.append(30)
b[2].append(7)
print("深拷贝......")
print("a", a)
print("b", b)
testCopy()
print("*************")
testDeepCopy()运行结果:
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
浅拷贝......
a [10, 20, [5, 6, 7]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
深拷贝......
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
五、传递不可变对象包含的子对象是可变的情况
#传递不可变对象时。不可变对象里面包含的子对象是可变的。则方法内修改了这个可变对象,源对象也发生了变化。
a = (10,20,[5,6])
print("a:",id(a))
def test01(m):
print("m:",id(m))
m[2][0] = 888
print(m)
print("m:",id(m))
test01(a)
print(a)运行结果:
a: 41611632
m: 41611632
(10, 20, [888, 6])
m: 41611632
(10, 20, [888, 6])
总结
到此这篇关于Python参数的传递几种情况的文章就介绍到这了,更多相关Python参数传递内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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