内容简介:作者:LogM本文原载于Python的参数传递,无法控制引用传递还是值传递。对于不可变对象(数字、字符、元组等)的参数,更类似值传递;对于可变对象(列表、字典等),更类似引用传递。
作者:LogM
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1. Python 的参数传递
Python的参数传递,无法控制引用传递还是值传递。对于不可变对象(数字、字符、元组等)的参数,更类似值传递;对于可变对象(列表、字典等),更类似引用传递。
def fun1(n): print(n) # n在没修改前,指向的地址和main函数中n指向的地址相同 n = 20 # n在修改后,指向的地址发生改变,相当于新建了一个值为20的参数n def fun2(l): print(l) # l在没修改前,指向的地址和main函数中l指向的地址相同 l = [5,6,7,8,9] # l在修改后,指向的地址和main函数中l指向的地址仍相同,此时main函数中l的值也会改变 if __name__=="__main__": n = 10 l = [1,2,3,4,5] fun1(n) fun2(l) print(n) # n的值还是10 print(l) # l的值在fun2()中已经被改变
2. Python 的返回值
Python的返回值,无法控制引用传递还是值传递。对于不可变对象(数字、字符、元组等)的参数,更类似值传递;对于可变对象(列表、字典等),更类似引用传递。
str1 = 'hi' l1 = [1,2,3,4,5] def fun1(): return str1 def fun2(): return l1 str2 = fun1() # 此时,str1 和 str2 的指向地址是相同的 str2 = 'hello' # 修改后,str2 指向的地址发生改变,相当于新建了一个值为`hello`的变量 l2 = fun2() # 此时,l1 和 l2 的指向地址是相同的 l2 = [6,7,8,9] # 修改后,l2 指向的地址仍相同,修改 l2 会影响到 l1
3. Python 的浅拷贝和深拷贝
对于不可变对象(数字、字符、元组等),直接赋值的结果和深拷贝一致;对于可变对象(列表、字典等),直接赋值、浅拷贝、深拷贝结果不同。
# 不可变对象(数字、字符、元组等)的例子 a = 100 b = a b = 30 print('a: ', a) print('b: ', b) # 结果: # a = 100 # b = 30
# 可变对象(列表、字典等)的例子 import copy dict1 = {1:1, 'user':'test', 'num':[1, 2, 3]} dict2 = dict1 # 直接赋值,两个字典指向地址一致 dict3 = dict1.copy() # 浅拷贝,只拷贝到原对象 dict4 = copy.deepcopy(dict1) # 深拷贝,除了拷贝原对象,也会拷贝子对象 dict1[1] = 11 dict1['user'] = '123' dict1['num'].remove(1) print('原字典修改后:',dict1) print('直接赋值:',dict2) print('浅拷贝:',dict3) print('深拷贝:',dict4) # 结果 # 原字典修改后:{1:11,'user': '123', 'num': [2, 3]} # 直接赋值:{1:11,'user': '123', 'num': [2, 3]} # 浅拷贝:{1:1,'user': 'test', 'num': [2, 3]} # 深拷贝:{1:1,'user': 'test', 'num': [1, 2, 3]}
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