Python 函数中，参数是传值，还是传引用

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？

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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

39601564

test before

39601564

test after +

39601540

main afterf invoke test

2

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)

40650152

id(b)

40650152

a=2

id(a)

40650140

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

64129944

test before

64129944

test after +

64129944

main afterf invoke test

['loleina', 30, 'female']

64129944

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)

64185208

list1[0]=[0]

list1

[[0], 2]

id(list1)

64185208

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。

分类: python 基础语法

python函数调用的参数传递

python的函数参数传递是"引用传递（地址传递）"。

python中赋值语句的过程（x = 1）：先申请一段内存分配给一个整型对象来存储数据1，然后让变量x去指向这个对象，实际上就是指向这段内存（这里有点和C语言中的指针类似）。

在Python中，会为每个层次生成一个符号表，里层能调用外层中的变量，而外层不能调用里层中的变量，并且当外层和里层有同名变量时，外层变量会被里层变量屏蔽掉。函数  调用  会为函数局部变量生成一个新的符号表。

局部变量：作用于该函数内部，一旦函数执行完成，该变量就被回收。

全局变量：它是在函数外部定义的，作用域是整个文件。全局变量可以直接在函数里面应用，但是如果要在函数内部改变全局变量，必须使用global关键字进行声明。

注意 ：默认值在函数  定义  作用域被解析

在定义函数时，就已经执行力它的局部变量

python中不可变类型是共享内存地址的：把相同的两个不可变类型数据赋给两个不同变量a，b，a，b在内存中的地址是一样的。

Python的位置参数、默认参数、关键字参数、可变参数区别

对于python函数参数，对于初学者可能就是进入了迷宫，尽管我也是初学者，简单总结一下。

说参数之前，先讲一下两个packing（包裹）和unpacking（解包裹）：

输出：

我总结不了这个概念，只能帮大家到这了

一、位置参数和关键字参数：

调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。

注意：

有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的

二、默认参数：

用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值（注意：所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用）

三、可变参数：

定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)。此时，可用包裹(packing)位置参数，或者包裹关键字参数，来进行参数传递，会显得非常方便。

1、包裹位置传递

我们传进的所有参数都会被args变量收集，它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple)，args是元组类型，这就是包位置传递。

2、包裹关键字传递

kargs是一个字典(dict)，收集所有关键字参数

四、解包裹参数：

*args 和 **kargs ，也可以在函数调用的时候使用，称之为解包(unpacking)

1、在传递元组时，让元组的每一个元素对应一个位置参数

2、在传递词典字典时，让词典的每个键值对作为一个关键字参数传递给函数

五、位置参数、默认参数、可变参数的混合使用

1、基本原则是：先位置参数，默认参数，包裹位置，包裹关键字(定义和调用都应遵循)

2、Python中 *args 和 **kwargs 的区别

先看个demo：

输出结果：

分析一下：可以看到，这两个是[Python]中的可变参数。 *args 表示任何多个无名参数，它是一个tuple； **kwargs 表示关键字参数，它是一个dict。并且同时使用 *args 和 **kwargs 时，必须 *args 参数列要在 **kwargs 前，否则会报语法错误！！！

还有个小应用场景：创建字典

其实python中就带有dict类，使用dict(a=1,b=2,c=3)即可创建一个字典了。

*args：

重点在*，后面的args相当于一个变量名，可以自己定义的。它的本质就是将标准调用剩下的值集中转变为元组。

从形参的角度：

从实参的角度：

从不同角度看**kwargs：

**kwargs与位置参数和默认参数混用：

超复杂混合参数混用记：

总结：

位置参数：

调用函数时所传参数的位置必须与定义函数时参数的位置相同

关键字参数：

使用关键字参数会指定参数值赋给哪个形参，调用时所传参数的位置可以任意

*位置参数：可接受任意数量的位置参数(元组)；只能作为最后一个位置参数出现，其后参数均为关键字参数

**关键字参数：可接受任意数量的关键字参数(字典)；只能作为最后一个参数出现

Python 的函数是怎么传递参数的

首先你要明白，Python的函数传递方式是赋值，而赋值是通过建立变量与对象的关联实现的。

对于你的代码：

执行 d = 2时，你在__main__里创建了d，并让它指向2这个整型对象。

执行函数add(d)过程中：

d被传递给add()函数后，在函数内部，num也指向了__main__中的2

但执行num = num + 10之后，新建了对象12，并让num指向了这个新对象——12。

如果你明白函数中的局部变量与__main__中变量的区别，那么很显然，在__main__中，d仍在指着2这个对象，它没有改变。因此，你打印d时得到了2。

如果你想让输出为12，最简洁的办法是：

在函数add()里增加return num

调用函数时使用d = add(d)

代码如下：

def add(num):

num += 10

return num

d = 2

d = add(d)

print d

Python函数的参数类型

Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数，本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。

必选参数（Required arguments）是必须输入的参数，比如下面的代码，必须输入2个参数，否则就会报错：

其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数，比如可以通过如下方式调用：

执行结果：

可选参数（Optional arguments）可以不用传入函数，有一个默认值，如果没有传入会使用默认值，不会报错。

位置参数（positional arguments）根据其在函数定义中的位置调用，下面是pow()函数的帮助信息:

x，y，z三个参数的的顺序是固定的，并且不能使用关键字：

输出：

在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ，这是python内置函数的语法定义，Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数：

星号前面的参数为位置参数或者关键字参数，星号后面是强制关键字参数，具体介绍见强制关键字参数。

python3.8版本引入了强制位置参数（Positional-Only Parameters），也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了，可以写成如下形式：

来看下面的例子：

python3.8运行：

不能使用关键字参数形式赋值了。

可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的，可以是0-n个，使用星号（ * ）将输入参数自动组装为一个元组（tuple）：

执行结果：

关键字参数（keyword argument）允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中，使用双星号（ ** ），在函数内部自动组装为一个字典。

执行结果：

上面介绍的参数可以混合使用：

结果：

注意：由于传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。

强制关键字参数（Keyword-Only Arguments）是python3引入的特性，可参考：。 使用一个星号隔开：

在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数，必须以指定参数名的方式传参，如果强制关键字参数没有设置默认参数，调用函数时必须传参。

执行结果：

也可以在可变参数后面命名关键字参数，这样就不需要星号分隔符了：

执行结果：

在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 （pass by object reference），在编写函数的时候需要特别注意。

先来看个例子：

执行结果：

l1 和 l2指向相同的地址，由于列表可变，l1改变时，l2也跟着变了。

接着看下面的例子：

结果：

l1没有变化！为什么不是[1, 2, 3, 4]呢？

l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表，并让 l 指向这个新的对象，l1没有进行任何操作，因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值，需要加一个返回值：

结果：

下面的代码执行结果又是什么呢？

执行结果：

和第一个例子一样，l1 和 l2指向相同的地址，所以会一起改变。这个问题怎么解决呢？

可以使用下面的方式：

也可以使用浅拷贝或者深度拷贝，具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。

本文主要介绍了python函数的几种参数类型：必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数，注意他们不是完全独立的，比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数，位置参数可以是必选参数或者可选参数。

另外，python中的参数传递属于对象的 引用传递 ，在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意，如有必要，使用python的拷贝方法。

参考文档：

--THE END--

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