京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python语言中函数的参数传递机制
python有两种对象,immutable 和mutable,前者如number,string,tuple,后者如dictionary,list,下面先来看两个例子。
例1:
>>> def func(a):
... print('id of a before changed:',id(a))
... a += 1
... print('id of a after changed:',id(a))
...
>>> a=1
>>> id(a)
29022864
>>> func(a)
('id of a before changed:', 29022864)
('id of a after changed:', 29022852)
>>> a,id(a)
(1, 29022864)
例2:
>>> def func(a):
... print('id of a before changed:',id(a))
... a.append(4)
... print('id of a after changed:',id(a))
...
>>> a = [1,2,3]
>>> id(a)
119580312
>>> func(a)
('id of a before changed:', 119580312)
('id of a after changed:', 119580312)
>>> a,id(a)
([1, 2, 3, 4], 119580312)
首先说明一点,python中的中所有数据都是object,object的有三个属性,identity,type,value。identity即其id,可以认为是其内存地址,上面的例子中使用python的build-in函数id()来获取其内存地址。type表示其类型,该属性决定了它的数据结构和其支持的操作。value,则其含有的数据。
在解释例子之前首先强调一点,python中,所有的参数传递都是pass by reference,即引用传递。
例1中代表了immutable类别的参数传递机制,传递的参数在函数返回后,是不会发生变化的。a是一个整型(可以通过type(a)来测试),即number类型,所以是immutable类别的。可以看到,a在传入函数处理以前,值为2,id为29022864,在传入函数但未经改变其值前,其id依然为29022864,所以验证了python中的参数传递确实是引用传递,但在a的值通过自身的平方改变后,我们发现,a 的id变为了29022852,即a这个名字已经代表了另外一个内存地址的对象。最后函数返回后,我们发现a的id依然是29022864,value也没有发生变化。
例2代表了mutable类别的参数传递机制,传递的参数在函数中的改变,在函数返回后依然保留。可以看到,a所代表的对象的id,始终没有发生变化,即value的改变是在全局的名字a所代表的对象上完成的。不同于例1中的例子,因为a所代表的id为29022864的对象,是immutable的,所以当发生值改变时,函数内部的名字a就指向了另一个id为29022852的对象,而当函数返回后,全局的名字a所指向的id为29022864的值依然是2,没有改变。
例3:
>>>
def func(a):
... print('id of a before changed:',id(a))
... a = [1,2,3,4]
... print('id of a after changed:',id(a))
...
>>> a = [1,2,3]
>>> id(a)
119580312
>>> func(a)
('id of a before changed:', 119580312)
('id of a after changed:', 119580356)
>>> a,id(a)
([1, 2, 3], 119580312)
例3的结果,显然与例2中我们的描述很不同。我们发现,当使用“a = [1,2,3,4]”对a所指代的对象进行值改变后,a的id发生了变化。最后函数返回,全局的a代表的对象并没有发生变化。其实问题出在python中“=”赋值操作上。统一的解释是:如果mutable类型对象在函数中的改变不是由“=”来完成,那么该对象在函数中的改变在函数返回后依然保留。如果改变由“=”完成,则不保留。
下面给出一些例子来说明“=”在python的作用,进而对上面的现象做一个统一的解释。
例4:
>>> a =1
>>> b =a
>>> id(a),id(b)
(29022864, 29022864)
>>> b =2
>>> a,b
(1, 2)
>>> id(a),id(b)
(29022864, 29022852)
例5:
>>> a= [1,2,3]
>>> b =a
>>> id(a),id(b)
(119580232, 119580232)
>>> b.append(4)
>>> a,b
([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
>>> id(a),id(b)
(119580232, 119580232)
例6:
>>> a= [1,2,3]
>>> b= a
>>> id(a),id(b)
(79824096, 79824096)
>>> b = [1,2,3,4]
>>> a,b
([1, 2, 3], [1, 2, 3, 4])
>>> id(a),id(b)
(79824096, 119580232)
例4,例5和例6,其实是模仿了函数参数传递的过程,函数参数传递的过程,就是进行类似"b=a"的操作,这里的b其实就相当于例1,例2和例3中的函数里的“a”。在python中,b,a指向了同一个对象,即进行“b=a”操作,若使用“=”操作改变b的值,python会直接新建一个对象,然后让b指向它。所以a的值不发生变化。
至此,python里的函数参数传递原理应该完整了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31