# Python第十节 传参
Python第十节 传参
#### 一. 变量和变量名
首先说明变量名和变量的一点差异
例如:
`var = [1, 2, 3]`
`var = "Google"
调用变量var的时候, 既可以得到的是list类型,也可以是字符串类型。why?
事实上需要分开看
[1, 2, 3]是list类型数据, “Google”是字符串类型的数据。但是变量a是没有类型之分的, 他就是一个对象的引用, 是一个指针(可以理解为里面存的是一个地址),它可以指向list型(可以存list类型地址),也可以指向String类型(也可以存String类型的地址)。
二. 可变mutable和不可变(immutable)对象
- 不可变
- String tuple number 等等
str = "immutable"
,当进行str = "mutable"
的操作时, 实际上是生成了新的string变量"mutable", 再将str指向"mutable"。
- 可变
- list dict set 等等
lis = [1, 2, 3]
当进行lis[1] = 2.5
的操作时, lis指向的对象依然还是原来那篇区域。
三. 参数传递
在C++中有值传递和引用传递
在Python中一切都是对象, 严格说法不能说值传递和引用传递、
3.1. 值传递(passl-by-value)
在调用函数时将实际参数复制一份传递给函数的形参.
- 在堆栈内存中为形参开辟内存空间, 用于存放传递给形参的值。实际上并不是实参本身,而是生成了一个副本。
- 被调函数的形参在函数体内是局部变量的存在,并不会影响实际参数的值
3.2. 引用传递(pass-by-reference)
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
- 在堆栈内存中为形参开辟内存空间, 存放的是实际参数的地址值。
- 被调函数对形参的处理, (我们认为逻辑实现)相当于对“对应地址”内的数据进行更新操作,即访问的事实上是实参的值。
- 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
3.3. 对python的值传递
Python的传递事实上是引用传递。但是结合Python的可变对象和不可变对象, 做如下区分:
- 传递的是不可变对象的引用, 对形参在函数体内的任何操作对实参都无影响
- 传递的是可变对象的引用
- 当操作的是形参本身, 那肯定对实参无影响
- 当操作的是形参指定的地址的数据, 对实参是有影响的
说白了, 其实python和C++并不冲突, 只不过是如何拆分逻辑的不同而已
3.4 实例
传递的是不可变对象的引用
# transfer parameter
from ctypes import *
import os.path
import sys
def ParaTransfer(para):
print(" 形参para 的地址是 : ", id(para), "形参值是 : ", para)
para += 20
print(" 形参+20, 形参地址是 : ", id(para), "形参值是 : ", para) if __name__ == '__main__':
actual_para = 10
print("实验开始前声明的实参地址是 : ", id(actual_para), "实参值是 : ", actual_para)
ParaTransfer(actual_para)
print("实验结束后声明的实参地址是 : ", id(actual_para), "实参值是 : ", actual_para)
得到对应的结果为如下截图:
可以看到, 传递不可变对象, 当形参+20, 对参数做了改变, 但实参并无变化。这是因为形参+20,实际上在堆内存新开辟空间生成了新的对象, 将地址传递给形参。
传递的是可变对象
from ctypes import *
import os.path
import sys
def MuParaTransfer(mupara):
print("可变形参的地址是:", id(mupara), "形参值是:", mupara)
mupara[len(mupara)-1] = 10
print("可变形参更新过后的地址是:", id(mupara), "形参值是:", mupara) if __name__=="__main__":
mu_list = ['changchang', 25, 'female']
print('实参mu_list的地址是:', id(mu_list), '实参值是:', mu_list)
MuParaTransfer(mu_list)
print('更新后实参mu_list的地址是:', id(mu_list), '实参值是:', mu_list)
得到对应的结果为如下截图:
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