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深入理解python函数传参机制
首先需要申明的一点是,python里是没有像C和C++里那样按值传参的说法的。python中的所有东西都是对象,这也是它的强大之处,它没有基本类型之说。
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。
python中的对象可分为一两大类,即可改变的(mutable)和不可改变的(immutale).
而属于immutable类的对象主要有strings,tuples,numbers,而列表,字典等其它对象则属于mutale类的对象。
由于python中所有东西都是对象,因此python中的函数传参方式都是按引用传参的(可以理解为传的是指针),具体细节的话,我想就不需要我来说了,相信大家都已经很熟悉按引用传参的方式方法了。
补充:我刚才又仔细看了下上面的内容,可能光凭下面一个案例,一些新手可能还不太明白,因此我在这再做两点个人的总结。
由于函数都是按引用传的,那就出现了一种可能,假如我传一个参数arg进去,但我不希望该参数arg在函数内修改后而影响到函数外的变量arg,如果要达到这种效果是不是有点想其它语言里的传变量复本,对不对?但是在python里没有复本一说,但是它给出了一类对象(immutable不可改变对象,个人估计,这类对象很可能就是因为这样的原因而被创造出来的,呵呵)。那现在我们假设传入一个immutable变量对象imvar到函数内,并在函数内对imvar进行修改操作,由于imvar是不可改变对象,所以在对其进行修改时,编译器会首先为其创建一个复制对象copy_imvar再对之进行修改,所以函数中修改的实际上不是最初的对象imvar了,因此它的值仍是进入函数处理前的值。相反地如果传是可变类型变量的话,那则是直接在引用上修改,因此在函数内外操作的都是同一对象,因此函数内的操作会直接影响到函数外的相同变量的值。不知道现在是否好理解些,如果还不是很明白,结合下面的例子看看应该会明白了吧。
下面直接给出一个测试案例:
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#test num = 10 string = 'test' tupleset = ( 1 , 2 , 3 ) listset = [ 9 , 8 , 7 ] def change(num,string,tupleset,listset): num + = 1 string + = ' into new words!' #tupleset.add(12) error tupleset = ( 12 , 3 , 4 , 4 ) listset.append( 10000 ) change(num,string,tupleset,listset) print num,string,tupleset,listset - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ans: 10 test ( 1 , 2 , 3 ) [ 9 , 8 , 7 , 10000 ] |