内容简介:说明:本文主要以理解 Python 中的赋值、参数传递运行机制为主,可能其中的观点不一定严谨,如果有不对的地方,还望指出,先谢过啦在学习编程的过程我们都会遇到很多定义,之前在遇到这些定义的时候,我有一种强迫症。就是不搞清楚每一个字的含义,不善罢甘休。但是每次都会尽兴而来,失望而归。多次之后我学乖了,就是不纠结实际每一个字的含义,用自己能懂的方式理解他们,比如今天要说的引用传递和值传递官方的定义是这样的
说明:本文主要以理解 Python 中的赋值、参数传递运行机制为主,可能其中的观点不一定严谨,如果有不对的地方,还望指出,先谢过啦
在学习编程的过程我们都会遇到很多定义,之前在遇到这些定义的时候,我有一种强迫症。就是不搞清楚每一个字的含义,不善罢甘休。但是每次都会尽兴而来,失望而归。多次之后我学乖了,就是不纠结实际每一个字的含义,用自己能懂的方式理解他们,比如今天要说的引用传递和值传递
官方的定义是这样的
值传递:
值传递是指在调用函数时将实际参数复制一份传递到函数中,这样在函数中如果对参数进行修改,将不会影响到实际参数 —— via:百度百科
引用传递:
引用传递是指在调用函数时将实际参数的地址传递到函数中,那么在函数中对参数所进行的修改,将影响到实际参数—— via:百度百科
这种每一个字我都认识,但连起来我就不知道啥意思的感觉,已经伴随了我这个9年+4年教育生涯,至此对它深恶痛绝。
赋值
回到正题,我们暂时抛开两个概念,我们先来说下 Python 中的赋值,以我的理解,其实就是下定义的步骤,如果大家看过《武林外传》中第二十九集《吕圣人智斗姬无命 佟掌柜火拼展红绫》,就更容易理解以下的概念了
赋值这个操作,其实可以理解成给物体贴标签,或者可以理解为给物体命名,既然是名称,就像《武林外传》中的一样,你可以叫“姬无命”,我也可以叫“姬无命”。重要的是这个物体,而不是标签。其中,这个标签(或者名称),我们在计算机中把它叫做变量,物体就是实际的值
我们知道,在计算机中,值会占用一定的空间去存储,而计算机为了方便找到它,则会给它一个地址,方便我们找到它
我们写段代码理解下
>>> zxj = "张小鸡" >>> jwm = zxj >>> print(id(zxj)) 4334207504 >>> print(id(jwm)) 4334207504 复制代码
看图理解很简单,这里的物体是字符“张小鸡”,我们把它贴上标签“zxj”,第二个地方赋值就相当于再贴一个标签“jwm”。就是上面说的,你可以叫“张小鸡”,我也可以叫“张小鸡”,看后面,他们实际上的内存地址都是一样的
参数传递
在理解了上面的过程,我们再来看看 Python 中调用函数传递参数的过程。先说结论,Python 中参数的传递就是赋值的过程。我们来看下这段代码
a = "张小鸡" def foo(b): print ">>> before id(b):", id(b) b = "姬无命" print ">>> after id(b):", id(b) print ">>> before id(a):", id(a) foo(a) print ">>> after id(a):", id(a) 复制代码
这一段的输出如下
>>> before id(a): 4301385520 >>> before id(b): 4301385520 >>> after id(b): 4301385040 >>> after id(a): 4301385520 复制代码
我们在赋值时,其实就相当于把函数的形参b这个标签又贴在了“张小鸡”物体上。后面我们再执行b=“姬无命”时,就相当于把b这个标签从“张小鸡”这个物体上撕下来,放到“姬无命”这个物体上
可变和不可变对象
Python 内部对对象进行了区分,即为可变对象和不可变对象,类型如下
int、str、float、tuple等为不可变对象
list、dict、set等为可变对象
不可变对象我们上面已经说过他的赋值的特点,我们这里主要看可变对象。对于可变对象,我们可以简单的理解为做了个包装盒。我们在赋值的时候,这个标签是贴在了这个包装盒子上。计算机会记录这个盒子的地址,里面每一个物体的地址,计算机也仍然会记录
a = ["张小鸡"] def foo(b): print(">>> before id(b):", id(b)) b[0] = "姬无命" b.append("Tom") print(">>> after id(b):", id(b)) print(">>> before value(a):", a) print(">>> before id(a):", id(a)) foo(a) print(">>> after value(a):", a) print(">>> after id(a):", id(a)) 复制代码
输出如下
>>> before value(a): ['张小鸡'] >>> before id(a): 4518129480 >>> before id(b): 4518129480 >>> after id(b): 4518129480 >>> after value(a): ['姬无命', 'Tom'] >>> after id(a): 4518129480 复制代码
我们将盒子里面的“张小鸡”替换为“姬无命”,又再盒子里面添加了“Tom”,自始至终,因为我们没有动过盒子本身,所以他的地址不会发生变化
结合上图来看下,我们修改一下代码,再深入看下盒子和盒子里面物体的地址的变化
a = ["张小鸡"] def foo(b): b[0] = "姬无命" b.append("Tom") print(">>> before id(a): ", id(a)) print(">>> before id(a[:]): ", [id(_) for _ in a]) foo(a) print(">>> after id(a): ", id(a)) print(">>> after id(a[:]): ", [id(_) for _ in a]) 复制代码
输出如下
>>> before id(a): 4471127880 >>> before id(a[:]): [4472230896] >>> after id(a): 4471127880 >>> after id(a[:]): [4472230992, 4472127648] 复制代码
看,我们的盒子(即id(a))自始至终都没有变化,而内部因为更换过物体,所以里面的地址都不一样了
拓展思考
def foo(a, b=[]): b.append(a) return b print(foo(1)) print(foo(1)) print(foo(1)) 复制代码
上面这段代码的输出结果是
>>> [1] >>> [1, 1] >>> [1, 1, 1] 复制代码
能说说为什么会发生这样的怪现象吗?并想一想这个特性的应用场景有哪些?欢迎评论留言给我
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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