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