Python 传对象

Python 传对象

引言

在Python中，所有变量都是对象。当我们在Python中传递参数时，实际上是传递了对象的引用，而不是对象本身。这种传递方式被称为"传对象"，是Python中的一项重要特性。本文将介绍Python中的传对象机制，并通过代码示例进行解释。

对象和引用

在Python中，所有的数据都是对象，包括整数、字符串、列表、字典等等。每个对象都有一个唯一的标识符（id），用来区分不同的对象。我们可以使用id()函数来获取对象的标识符。例如：

a = 42
print(id(a))  # 输出对象a的标识符

在Python中，我们可以使用变量来引用对象。变量实际上是对象的引用，它指向对象所在的内存地址。例如：

a = 42
b = a  # 将变量b指向对象a
print(id(a) == id(b))  # 输出True，说明a和b引用同一个对象

传递对象引用

在Python中，当我们将一个对象作为参数传递给函数或者赋值给另一个变量时，实际上是传递了对象的引用。这意味着函数内部对参数进行的修改会影响到外部的对象，因为它们引用的是同一个对象。例如：

def change_value(x):
    x = 42  # 修改参数x的值

a = 10
change_value(a)
print(a)  # 输出10，函数内部的修改不会影响外部的变量a

然而，如果我们传递的是可变对象（如列表、字典），函数内部对对象的修改会影响到外部的对象。因为可变对象是可以被修改的。例如：

def change_list(lst):
    lst.append(42)  # 向列表lst中添加元素

my_list = [1, 2, 3]
change_list(my_list)
print(my_list)  # 输出[1, 2, 3, 42]，函数内部的修改影响到了外部的列表

浅拷贝和深拷贝

在Python中，我们可以使用拷贝（copy）来创建一个对象的副本。拷贝分为浅拷贝和深拷贝两种方式。

浅拷贝（shallow copy）会创建一个新的对象，但是这个对象的元素仍然是原对象的引用。也就是说，新对象和原对象共享内部的可变对象。我们可以使用copy()函数进行浅拷贝。例如：

import copy

a = [1, 2, 3]
b = copy.copy(a)  # 浅拷贝对象a
a.append(4)
print(b)  # 输出[1, 2, 3]，b不受a的修改影响

深拷贝（deep copy）会创建一个全新的对象，这个对象的元素也是全新的对象。深拷贝会递归地拷贝所有的可变对象。我们可以使用deepcopy()函数进行深拷贝。例如：

import copy

a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.deepcopy(a)  # 深拷贝对象a
a[2][0] = 5
print(b)  # 输出[1, 2, [3, 4]]，b不受a的修改影响

总结

在Python中，传递对象是一种重要的机制。当我们将对象作为参数传递给函数或者赋值给其他变量时，实际上是传递了对象的引用。这意味着函数内部对参数进行的修改会影响到外部的对象，除非对象是不可变的。浅拷贝和深拷贝可以用来创建对象的副本，以便修改副本而不影响原对象。

参考资料

• [Python官方文档](
• [Python深入理解之对象和引用传递](https://zh