Python基础之值传递和引用传递详解_开发_开发者

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:

def modify_x(x):
    xpython = 99
    print("函数中修改过后的值: " , x)
    
x=66
modify_x(x)
print("执行modify_x函数后的值:" , x)

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:

Python基础之值传递和引用传递详解

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:

def modify_x(dict):
    dict["x"] = 99
    print("数中修改过后的值:javascript" , dict)

a={
    "x":66
}
modify_x(a)
print("执行modify_x函数后的值:", a)

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js，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:

Python基础之值传递和引用传递详解

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:

def modify_x(x):
    x = 99
    return x

x = 66
x = modify_x(x)
print("执行modify_x函数后的值:" , x)

我们javascript执行后，结果为:

Python基础之值传递和引用传递详解

这并不是修改x的值，而是接收modify_x传递回来的android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:

def modify_x(x):
    print("函数中:",id(x))

x = 123
print("函数外:",id(x))
modify_x(x)

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:

Python基础之值传递和引用传递详解

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:

def modify_x(x) :
    print("函数中1:",id(x))
    x = 456
    print("函数中2:",id(x))

x=123
print("函数外0:",id(x))
modify_x(x)

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:

Python基础之值传递和引用传递详解

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:

def modify x(x) :
    print("函数中1:",id(x))
    x[0] = 456
    print("函数中2:",id(x))

x = [123]
print("函数外0:",id(x))
modify_x(x)
print("最后的值:" , x)

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:

Python基础之值传递和引用传递详解

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，再没有修改的开发者_C开发时候，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。

到此这篇关于Python基础之值传递和引用传递详解的文章就介绍到这了,更多相关Python值传递引用传递内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！