Python 关于Python函数参数传递方式的一点探索

简介: Python 关于Python函数参数传递方式的一点探索

关于Python函数参数传递方式的一点探索


实践代码

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

__author__ ='laifuyu'

 

 

deffunction1(int_obj, float_obj, str_obj, boolean_obj, list_obj, tuple_obj, set_obj, dict_obj):

  print('\nvalue of args of function1: ')

  print('int_obj:  %s id:%s'% (int_obj,id(int_obj)))

  print('float_obj:  %s id:%s'% (float_obj,id(float_obj)))

  print('str_obj:  %s id:%s'% (str_obj,id(str_obj)))

  print('boolean_obj:  %s id:%s'% (boolean_obj,id(boolean_obj)))

  print('list_obj:  %s id:%s'% (list_obj,id(list_obj)))

  print('tuple_obj:  ',tuple_obj,' id: ',id(tuple_obj))

  print('set_obj:  %s id: %s'% (set_obj,id(set_obj)))

  print('dict_obj:  %s id: %s'% (dict_obj,id(dict_obj)))

 

   int_obj =8

  float_obj =9.0

  str_obj ='ishouke'

  boolean_obj =True

  list_obj = ['i','shou','ke']

   tuple_obj = ('shou','ke','2014')

   set_obj = {'shouke','2014'}

   dict_obj = {'time':2014,'author':'shouke'}

 

  print('\nvalue of obj after value changed in function1: ')

  print('int_obj:  %s id:%s'% (int_obj,id(int_obj)))

  print('float_obj:  %s id:%s'% (float_obj,id(float_obj)))

  print('str_obj:  %s id:%s'% (str_obj,id(str_obj)))

  print('boolean_obj:  %s id:%s'% (boolean_obj,id(boolean_obj)))

  print('list_obj:  %s id:%s'% (list_obj,id(list_obj)))

  print('tuple_obj:  ',tuple_obj,' id: ',id(tuple_obj))

  print('set_obj:  %s id: %s'% (set_obj,id(set_obj)))

  print('dict_obj:  %s id: %s'% (dict_obj,id(dict_obj)))

 

deffunction2(list_obj, tuple_obj, set_obj,dic_obj):

   list_obj[2] ='2014'

  tuple_obj[2][0] ='2016'

  set_obj.add('2014')

   dict_obj['time'] =2014

 

  print('\nvalue of obj after value changed in function2: ')

  print('list_obj:  %s id:%s'% (list_obj,id(list_obj)))

  print('tuple_obj:  ',tuple_obj,' id: ',id(tuple_obj))

  print('set_obj:  %s id: %s'% (set_obj,id(set_obj)))

  print('dict_obj:  %s id: %s'% (dict_obj,id(dict_obj)))

 

 

if__name__ =='__main__':

   int_obj =6

  float_obj =7.0

  str_obj ='shouke'

  boolean_obj =False

  list_obj = ['shou','ke','python']

   tuple_obj = ('shou','ke', ['2014'])

   set_obj = {'i','shouke'}

   dict_obj = {'time':2016,'author':'ishouke'}

 

  print('value of obj in main before function1 called: ')

  print('int_obj:  %s id:%s'% (int_obj,id(int_obj)))

  print('float_obj:  %s id:%s'% (float_obj,id(float_obj)))

  print('str_obj:  %s id:%s'% (str_obj,id(str_obj)))

  print('boolean_obj:  %s id:%s'% (boolean_obj,id(boolean_obj)))

  print('list_obj:  %s id:%s'% (list_obj,id(list_obj)))

  print('tuple_obj:  ',tuple_obj,' id: ',id(tuple_obj))

  print('set_obj:  %s id: %s'% (set_obj,id(set_obj)))

  print('dict_obj:  %s id: %s'% (dict_obj,id(dict_obj)))

 

   function1(int_obj, float_obj, str_obj, boolean_obj, list_obj, tuple_obj, set_obj, dict_obj)

 

  print('\nvalue of obj in main after function1 called: ')

  print('int_obj: %s id:%s'% (int_obj,id(int_obj)))

  print('float_obj: %s id:%s'% (float_obj,id(float_obj)))

  print('str_obj: %s id:%s'% (str_obj,id(str_obj)))

  print('boolean_obj: %s id:%s'% (boolean_obj,id(boolean_obj)))

  print('list_obj: %s id:%s'% (list_obj,id(list_obj)))

  print('tuple_obj: ',tuple_obj,' id: ',id(tuple_obj))

  print('set_obj: %s id: %s'% (set_obj,id(set_obj)))

  print('dict_obj: %s id: %s'% (dict_obj,id(dict_obj)))

 

   function2(list_obj, tuple_obj, set_obj, dict_obj)

  print('\nvalue of obj in main after function2 called: ')

  print('list_obj: %s id:%s'% (list_obj,id(list_obj)))

  print('tuple_obj: ',tuple_obj,' id: ',id(tuple_obj))

  print('set_obj: %s id: %s'% (set_obj,id(set_obj)))

  print('dict_obj: %s id: %s'% (dict_obj,id(dict_obj)))

 

 

输出结果

 

 


说明:比较main中,function1中接收的对象参数的值,id,不难发现:python中参数传递都是按“引用”传递,而非按“值”传递。

 

 


说明:对比,mainfunction1中参数对象被修改前,修改后的值,id,不难发现:当执行var_name = value语句时,实际把一个新的对象,赋值给左侧的var_name变量,,赋值后id(var_name) = id(value),,更加有力的说明python中一切皆对象。

 

 



说明:对比mainfunction2中参数对象被修改前,修改后的值,不难发现:当仅修改可变对象的组成项的值时,而不是直接对整个对象赋值的情况下,修改的是本对象自身。

 

目录
相关文章
|
2月前
|
Python
【python从入门到精通】-- 第五战:函数大总结
【python从入门到精通】-- 第五战:函数大总结
90 0
|
27天前
|
搜索推荐 Python
利用Python内置函数实现的冒泡排序算法
在上述代码中,`bubble_sort` 函数接受一个列表 `arr` 作为输入。通过两层循环,外层循环控制排序的轮数,内层循环用于比较相邻的元素并进行交换。如果前一个元素大于后一个元素,就将它们交换位置。
126 67
|
20天前
|
Python
Python中的函数是**一种命名的代码块,用于执行特定任务或计算
Python中的函数是**一种命名的代码块,用于执行特定任务或计算
44 18
|
12天前
|
数据可视化 DataX Python
Seaborn 教程-绘图函数
Seaborn 教程-绘图函数
41 8
|
21天前
|
Python
Python中的函数
Python中的函数
34 8
|
28天前
|
监控 测试技术 数据库
Python中的装饰器:解锁函数增强的魔法####
本文深入探讨了Python语言中一个既强大又灵活的特性——装饰器(Decorator),它以一种优雅的方式实现了函数功能的扩展与增强。不同于传统的代码复用机制,装饰器通过高阶函数的形式,为开发者提供了在不修改原函数源代码的前提下,动态添加新功能的能力。我们将从装饰器的基本概念入手,逐步解析其工作原理,并通过一系列实例展示如何利用装饰器进行日志记录、性能测试、事务处理等常见任务,最终揭示装饰器在提升代码可读性、维护性和功能性方面的独特价值。 ####
|
1月前
|
Python
Python中的`range`函数与负增长
在Python中,`range`函数用于生成整数序列,支持正向和负向增长。本文详细介绍了如何使用`range`生成负增长的整数序列,并提供了多个实际应用示例,如反向遍历列表、生成倒计时和计算递减等差数列的和。通过这些示例,读者可以更好地掌握`range`函数的使用方法。
53 5
|
2月前
|
Python
Python之函数详解
【10月更文挑战第12天】
Python之函数详解
|
2月前
|
存储 数据安全/隐私保护 索引
|
1月前
|
测试技术 数据安全/隐私保护 Python
探索Python中的装饰器:简化和增强你的函数
【10月更文挑战第24天】在Python编程的海洋中,装饰器是那把可以令你的代码更简洁、更强大的魔法棒。它们不仅能够扩展函数的功能,还能保持代码的整洁性。本文将带你深入了解装饰器的概念、实现方式以及如何通过它们来提升你的代码质量。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱,学习如何用它们来打造更加优雅和高效的代码。