深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递

深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递,第1张

概述目前网络上大部分博客的结论都是这样的:Python不允许程序员选择采用传值还是传引用。Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式。实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对

目前网络上大部分博客的结论都是这样的:

Python不允许程序员选择采用传值还是传 引用。Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式。实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象(比如字典 或者列表)的引用,就能修改对象的原始值――相当于通过“传引用”来传递对象。如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字、字符或者元组)的引用,就不能 直接修改原始对象――相当于通过“传值”来传递对象。

你可以在很多讨论该问题的博客里找到以上这一段话。

但是在实际 *** 作中我却发现一个问题:

l=[1,2,3]def a(x):  x=x+[4]a(l)print(l)

这段代码的输出为:

[1,3]

为什么是这样呢,List是可变对象,按照上面的结论来说传递方式是引用传递,我应该在函数里能对它进行修改呀?难道不应该输出[1,3,4]吗?

我觉得我上面引用的那段大多数博主的结论,其实非常不好理解,而且没有讲到本质,看的云里雾里的。

经过我后面的多次试验,得到以下结论:

其实在python中讨论值传递还是引用传递是没有意义的,要真正对这些情况作出解释,其实是应该搞明白python(对可变对象和不可变对象的)赋值过程中是如何分配内存地址的。

接下来,我们不讨论值传递和引用传递的问题。

让我们做一个非常简单的小实验,其中,ID()可以查看变量在内存中的地址:

l1=[1,3]l2=[1,3]a=1b=1print(ID(l1))print(ID(l2))print(ID(a))print(ID(b))

在我的电脑中的运行结果:

128565945041285691508016436433441643643344

可以发现,对于可变对象List来说,即便列表内容一模一样,python也会给它们分配新的不同的地址。

然而,对于不可变对象int来说,内存里只有一个1。即便再定义一个变量c=1,也是指向内存中同一个1。换句话说,不可变对象1的地址是共享的。

接下来让我们看看在函数中调用可变对象和不可变对象,并修改他们的值,会是一个什么情况。

对于不可变对象int,我们来看看最简单的情况:

a=1print(ID(a))def x(a):  print(ID(a))  b=a  print(ID(b))x(a)

运行得到:

164364334416436433441643643344

这看起来就是一个引用传递,函数外的a、函数里的a和b都指向了同一个地址。

但我们再来看一个极端情况:

a=1print(ID(a))def x():  b=1  print(ID(b))x()

运行得到:

16436433441643643344

很神奇不是吗?函数外定义的a和函数内定义的b没有任何关系,但它们指向同一个地址!

所以你说如何判断它是值传递还是引用传递?讨论这个问题根本没有意义,因为内存里只有一个1。当我把值1传递给函数里的某一个变量的时候,我实际上也传递了地址,因为内存里只有一个1。

甚至于说我直接给函数里的b赋值1都可以让函数外的a和函数内的b指向同一个地址。

下面来看看传递可变对象List的情况:

l=[1,3]print(ID(l))def a(x):  print(ID(x))  x.pop()  print(x)  print(ID(x))  x=x+[3]  print(x)  print(ID(x))a(l)

运行得到

883142451528[1,2][1,3]

可以看到,当我们把函数外的列表L传递给函数后,x的地址和L是一样的,这看起来就是一个引用传递,没问题。

继续往下,我们调用x本身的方法pop后,x变成[1,2],并且x的地址没变,这也没什么问题。

但是当我们给x赋值以后,x的地址就变了。

也就是说,只要创建一个新的可变对象,python就会分配一个新的地址。就算我们创建的新可变对象和已存在的旧可变对象完全一样,python依旧会分配一个新的地址(见本文上半部分那个‘非常简单的小实验')

而pop并不是创建新的可变对象,pop是对已有的可变对象进行修改。

所以可以总结为:

在python中,不可变对象是共享的,创建可变对象永远是分配新地址

这个时候我们再回过头来思考值传递和引用传递的问题,就会发现在python里讨论这个确实是没有意义。

我们可以说:python有着自己的一套特殊的传参方式,这是由python动态语言的性质所决定的

总结

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总结

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