Python到底是引用传递还是值传递?网上大多数教程都讲错了

简介: 或许在很多人的直观印象中,变量是一个容器;给变量赋值,就像是往一个存储的容器中填入一个数据;再次赋值就是把容器中的数据换掉。

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还记得上一次关于变量作用域文章最后的问题吗?


Python常见问题:全局变量和局部变量


def func(m):
    m[0] = 20
    m = [4, 5, 6]
    return m
l = [1, 2, 3]
func(l)
print('l =', l)


实际的输出我想大家都尝试过了吧,应该是:


[20, 2, 3]


和80%人想象中的结果不一样。



这是为什么呢?


在 Python 的官方文档 FAQ 里有这样一句话


Remember that arguments are passed by assignment in Python.

要记住,Python 里的参数是通过赋值传递的。


https://docs.python.org/3/faq/programming.html#how-do-i-write-a-function-with-output-parameters-call-by-reference


所以要弄清楚参数传递,先得弄清 Python 的赋值。


或许在很多人的直观印象中,变量是一个容器;给变量赋值,就像是往一个存储的容器中填入一个数据;再次赋值就是把容器中的数据换掉。


然而,


在 Python 中,这种理解是错的!
在 Python 中,这种理解是的!
在 Python 中,这种理解是的!


若是想要个形象的类比,Python 中的变量更像是是个标签;给变量赋值,就是把标签贴在一个物体上;再次赋值就是把标签贴在另一个物体上


体会下这两种设计的差异:


· 前者,变量是一个固定的存在,赋值只会改变其中的数值,而变量本身没有改动。


· 后者,变量不存在实体,它仅仅是一个标签,一旦赋值就被设置到另一个物体上,不变的是那些物体。


这些“物体”就是对象Python 中所有东西都是对象,包括函数、类、模块,甚至是字符串’hello’,数字1、2、3,都是对象。


用个例子来说明:


a = 1
b = 2
c = 1
# 再次赋值
a = b


在这个代码里,a 和 c 其实指向的是同一个对象—整数 1。给 a 赋值为 b 之后,a 就变成了指向 2 的标签,但 1 和 c 都不会受影响。


示意图:



更有说服力一点的验证:


a = 1
print('a', a, id(a))
b = 2
print('b', b, id(b))
c = 1
print('c', c, id(c))
# 再次赋值
a = b
print('a', a, id(a))


输出:


a 1 4301490544
b 2 4301490576
c 1 4301490544
a 2 4301490576


id() 可以认为是获取一个对象的地址。可以看出,a 和 c 开始其实是同一个地址,而后来赋值之后,a 又和 b 是同一个地址。


每次给变量重新赋值,它就指向了新的地址,与原来的地址无关了。


回到函数的调用上:


Python 里的参数是通过赋值传递的


def fn(x):
    x = 3
a = 1
fn(a)
print(a)


输出结果为 1,a 没有变化。


调用 fn(a) 的时候,就相当于做了一次 x = a,把 a 赋值给了 x,也就是把 x 这个标签贴在了 a 的对象上。只不过 x 的作用域仅限于函数 fn 内部。


当 x 在函数内部又被赋值为 3 时,就是把 x 又贴在了 3 这个对象上,与之前的 a 不在有关系。所以外部的 a 不会有任何变化。


把其中的数值换成其他对象,效果也是一样的:


def fn(x):
    x = [4,5,6]
a = [1,2,3]
fn(a)
print(a)


输出结果为 [1,2,3],a 没有变化。(记住这个例子,最后我们还会提到)


那上次的题目又是怎么回事?


我们再来看一个赋值:


a = [1,2,3]
print('a', a, id(a))
b = a
print('b', b, id(b))
b[1] = 5
print('a', a, id(a))
print('b', b, id(b))


输出:


a [1, 2, 3] 4490723464
b [1, 2, 3] 4490723464
a [1, 5, 3] 4490723464
b [1, 5, 3] 4490723464


这个是不是好理解一点?b 赋值为 a 后,和 a 指向同一个列表对象。[1] 这个基于 index 的赋值是 list 对象本身的一种操作,并没有给 b 重新贴标签,改变的是对象本身。所以 b 指向的还是原来的对象,此对象的改动自然也会体现在 a 身上。同理,b.append(7) 这样的操作也会是类似的效果。



再来回顾下原问题呢:


def func(m):
    m[0] = 20
    # m = [4, 5, 6]
    return m
l = [1, 2, 3]
func(l)
print('l =', l)


去掉那句 m=[4,5,6] 的干扰,函数的调用就相当于:


l = [1, 2, 3]
m = l
m[0] = 20


l 的值变成 [20,2,3] 没毛病吧。而对 m 重新赋值之后,m 与 l 无关,但不影响已经做出的修改。


这就是这道题的解答。上次留言里有些同学已经解释的很准确了。


另外说下,函数的返回值 return,也相当于是一次赋值。只不过,这时候是把函数内部返回值所指向的对象,赋值给外面函数的调用者:


def fn(x):
    x = 3
    print('x', x, id(x))
    return x
a = 1
a = fn(a)
print('a', a, id(a))


输出:


x 3 4556777904
a 3 4556777904


函数结束后,x 这个标签虽然不存在了,但 x 所指向的对象依然存在,就是 a 指向的新对象。


所以,如果你想要通过一个函数来修改外部变量的值,有几种方法:


  1. 通过返回值赋值
  2. 使用全局变量
  3. 修改 list 或 dict 对象的内部元素
  4. 修改类的成员变量


有相当多的教程把 Python 的函数参数传递分为可变对象和不可变对象(这个概念下次来说)来说明,然后类比到 C++ 的值传递和引用传递。我很反对这样去理解:


  1. 对于没有学过 C++ 的人来说,这个解释属于循环论证,还是没说清问题。
  2. Python 本来就不存在值传递/引用传递的概念,这个比较没有意义。
  3. 这个类比实际上是错误的。就算类比,也应该是相当于 C++ 里的指针值传递。
  4. 用可变对象/不可变对象来划分很容易产生误解,比如我们前面例子中的 x=[4,5,6],它是可变对象,但一样不影响外部参数的值。


这点前面贴出的官方文档里也直说了:


Since assignment just creates references to objects, there’s no alias between an argument name in the caller and callee, and so no call-by-reference per se.

赋值是创建了一份对象的引用(也就是地址),形参和实参之间不存在别名的关系,本质上不存在引用传递。


网上很容易搜到“参数是可变对象就相当于引用传递”这种错误的理解。也不知道他们是对 Python 的参数传递有什么误解,还是对C++的引用传递有什么误解。结果就是,让很多初学者从网上看了几篇教程之后,更糊涂了。


所以呢,找到一个靠谱的教程是非常重要滴😏


感谢转发点赞的各位~


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