京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递
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。
但是在实际操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:
[1,2,3]
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[1,2,3,4]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=[1,2,3]
l2=[1,2,3]
a=1
b=1
print(id(l1))
print(id(l2))
print(id(a))
print(id(b))
在我的电脑中的运行结果:
12856594504
12856915080
1643643344
1643643344
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=1
print(id(a))
def x(a):
print(id(a))
b=a
print(id(b))
x(a)
运行得到:
1643643344
1643643344
1643643344
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=1
print(id(a))
def x():
b=1
print(id(b))
x()
运行得到:
1643643344
1643643344
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=[1,2,3]
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, 2, 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
以上就是本文关于深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递的全部内容,希望对大家有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29