python|基础|值传递和引用传递

在python中，向函数传递参数的类型有两种，一种是值传递，还有一种是引用传递，如果你恰恰好会一点c基础，你可以理解为前者为传递形参，而后者传递指针。本篇文章将探究python的值传递和引用传递。

文本所依赖的python环境为:

什么是值传递和引用传递

值传递，我们可以理解为传递了一个副本过去，即变量的拷贝，修改副本值不会影响原先的值，例如:

在上述代码中，我们定义了一个变量x，并赋值为66，而后将x传入其modify_x函数中，在函数中，我们将x赋值为99，打印一下函数中的x值，函数结果。 在主函数中再打印一下x的值。

此结果执行后如下:

如上代码，我们传入的是形参，在函数中修改形参是不会改变原先的值的，这是因为函数运行时候会先进行压栈，运行过程中会产线局部信息等，恰恰好，我们传入的形参就是该类型的值，所以运行后会出栈，出栈后函数所在的内存也会被销毁，所以函数内的局部变量随着出栈也被销毁了。所以直接修改形参无效。

以上这个就是值传递。

那什么是引用传递呢？我们还是拿上面这个例子做比方，只不过传递的类型换一下，从数值类型更换为字典类型，如:

如上代码，我们定义了一个字典a，该字典有一个key为x，值为66。在调用modify_x函数中，我们将a传递给了函数，在函数中，我们将该字典key为x的赋值为99，函数结束，在主函数中打印a的值。

执行后结果如下:

是不是感觉很诧异，同样的代码，为什么传递整形 和 传递 字典 ， 所执行的效果不一样呢？ 这是因为python机制就是如此，它在传递该值的时候，使用的是指针传递，所以值没有改变，我们将其称之为引用传递。

可以干预参数传递是值传递还是引用传递么？

python不可以干预参数传递的类型，因为python不像c、c++一样，可以传递形参，也可以传递指针类型。

在python中，参数传递是由解释器实现的，所以说，普通开发者，没办法直接干预参数传递方式，但是可以曲线救国，善用return就是其中一条，例如我们将最开始的代码修改一下，不直接修改值，而是返回一个新的值，例如:

我们执行后，结果为:

这并不是修改x的值，而是接收modify_x传递回来的新值。

探寻一下值传递底层是如何实现的

我们之前所述的值传递，都是对数据的拷贝，可是现实真的如此么？ 我们可以写一个案例来看下:

在上述代码中，有一个新的知识点是方法id，它可以查看变量的内存地址。在上述例子中，在主函数中定义一个整形x，值为123,在传递给函数前，使用id方法查看一下变量的内存地址。而后传递给函数modify_x，在该函数中，也使用id方法来查看一下形参x的地址。

若真如我们所猜想，那么2个内存地址应该不一致才对，我们运行下程序:

发现函数内，和函数外的地址都是一样的？ 哎，这是怎么回事呢？

这是因为在python中，解释器为了优化性能，避免大量无用数据拷贝，所以在传递的时候，一开始全是传递的实参，只有当函数内修改了值后，才会新申请一个内存来存该值。细节可以查看这个例子:

上述代码，我们在modify_x函数中，修改变量x前后都打印其内存地址，结果如下:

我们发现，在未修改之前，地址内存都是指向同一个地址，修改之后，内存地址也变了。

如果我们将x更换为引用传递的数据的话，就不会出现以下这种情况，可以看下面这个例子:

上述代码，我们做了一个小小的改动，我们将整形数据x，更改为了列表类型，最后再打印一下x的值，查看变了没有，代码运行结果如下:

发现内存地址的值并没有改变，且x的值在函数中真的被修改了。

所以通过上述例子，可以说明，值传递的时候，再没有修改的时候，该变量地址还是指向原来的地址，当值被修改后，就会开辟一个新的内存地址用于存储该值。这样的话可以避免拷贝大量数据。

最后再总结一下，哪些类型是引用传递，哪些类型是值传递:

引用传递分别有 列表、字典、集合、自定义类实例等。

值传递分别有 字符串类型、元组、布尔类型、数值类型等。

总结

本篇文章简单介绍了值传递和引用传递，值传递，修改函数内值后，不会影响原始值，而引用传递，修改函数内值后，会印象到原始数据。不过有一个小细节，就是值传递，若不进行修改值的时候，其实内存地址是指向的原始值的地址，当修改值的时候，才会真正申请内存来存储修改的值，但是随着函数出栈，该函数内的数据局部变量，也会被销毁。