Python参数传递机制传值和传引用原理详解

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 680
收藏 0 赞 0 分享

首先还是应该科普下函数参数传递机制,传值和传引用是什么意思?

   函数参数传递机制问题在本质上是调用函数(过程)和被调用函数(过程)在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递机制有两种:值传递和引用传递。

  值传递(passl-by-value)过程中,被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理,即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值,从而成为了实参的一个副本。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行,不会影响主调函数的实参变量的值。

  引用传递(pass-by-reference)过程中,被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间,但是这时存放的是由主调函数放进来的实参变量的地址。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址,即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量。正因为如此,被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量。

在python中实际又是怎么样的呢?

先看一个简单的例子

from ctypes import *
import os.path 
import sys

def test(c):
  print "test before "
  print id(c)
  c+=2
  print "test after +"
  print id(c)
  return c

def printIt(t):
  for i in range(len(t)):
    print t[i]

if __name__=="__main__":
  a=2
  print "main before invoke test"
  print id(a)
  n=test(a)
  print "main afterf invoke test"
  print a
  print id(a)

运行后结果如下:

>>> 
main before invoke test
test before 
test after +
main afterf invoke test
39601564

id函数可以获得对象的内存地址.很明显从上面例子可以看出,将a变量作为参数传递给了test函数,传递了a的一个引用,把a的地址传递过去了,所以在函数内获取的变量C的地址跟变量a的地址是一样的,但是在函数内,对C进行赋值运算,C的值从2变成了4,实际上2和4所占的内存空间都还是存在的,赋值运算后,C指向4所在的内存。而a仍然指向2所在的内存,所以后面打印a,其值还是2.

如果还不能理解,先看下面例子

>>> a=1
>>> b=1
>>> id(a)
>>> id(b)
>>> a=2
>>> id(a)

  a和b都是int类型的值,值都是1,而且内存地址都是一样的,这已经表明了在python中,可以有多个引用指向同一个内存(画了一个很挫的图,见谅),在给a赋值为2后,再次查看a的内存地址,都已经变化了

而基于最前面的例子,大概可以这样描述:

那python函数传参就是传引用?然后传参的值在被调函数内被修改也不影响主调函数的实参变量的值?再来看个例子。

from ctypes import *
import os.path 
import sys

def test(list2):
  print "test before "
  print id(list2)
  list2[1]=30
  print "test after +"
  print id(list2)
  return list2

def printIt(t):
  for i in range(len(t)):
    print t[i]

if __name__=="__main__":
  list1=["loleina",25,'female']
  print "main before invoke test"
  print id(list1)
  list3=test(list1)
  print "main afterf invoke test"
  print list1
  print id(list1)

实际值为:

>>> 
main before invoke test
test before 
test after +
main afterf invoke test
['loleina', 30, 'female']

发现一样的传值,而第二个变量居然变化,为啥呢?

实际上是因为python中的序列:列表是一个可变的对象,就基于list1=[1,2] list1[0]=[0]这样前后的查看list1的内存地址,是一样的。

>>> list1=[1,2]
>>> id(list1)
>>> list1[0]=[0]
>>> list1
[[0], 2]
>>> id(list1)

字典也是可变对象:

>>> def fun2(num1,l1,d1):
...   num1=123
...   l1[0]=123
...   d1['a']=123
...   print("inside:","num1=%f,l1=%s,d1=%s"%(num1,l1,d1))
... 
>>> num=111
>>> l=[1,1,1]
>>> d={'a':111,'b':0}
>>> print("before:","num=%f,l=%s,d=%s"%(num,l,d))
before: num=111.000000,l=[1, 1, 1],d={'a': 111, 'b': 0}
>>> fun2(num,l,d)
inside: num1=123.000000,l1=[123, 1, 1],d1={'a': 123, 'b': 0}
>>> print("after:","num=%f,l=%s,d=%s"%(num,l,d))
after: num=111.000000,l=[123, 1, 1],d={'a': 123, 'b': 0}

结论: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。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。

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脚本之家。

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多