python函数传参机制的解决办法

这篇文章主要为大家详细介绍了python函数传参机制的简单示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

首先需要申明的一点是，python里是没有像C和C++里那样按值传参的说法的。python中的所有东西都是对象，这也是它的强大之处，它没有基本类型之说。

在python中，类型属于对象，变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。所以，希望大家在看到一个python变量的时候，把变量和真正的内存对象分开。

类型是属于对象的，而不是变量。这样，很多问题就容易思考了。

python中的对象可分为一两大类，即可改变的(mutable)和不可改变的(immutale).

而属于immutable类的对象主要有strings,tuples,numbers,而列表，字典等其它对象则属于mutale类的对象。

由于python中所有东西都是对象，因此python中的函数传参方式都是按引用传参的（可以理解为传的是指针），具体细节的话，我想就不需要我来说了，相信大家都已经很熟悉按引用传参的方式方法了。

补充：我刚才又仔细看了下上面的内容，可能光凭下面一个案例，一些新手可能还不太明白，因此我在这再做两点个人的总结。

由于函数都是按引用传的，那就出现了一种可能，假如我传一个参数arg进去，但我不希望该参数arg在函数内修改后而影响到函数外的变量arg，如果要达到这种效果是不是有点想其它语言里的传变量复本，对不对？但是在python里没有复本一说，但是它给出了一类对象（immutable不可改变对象，个人估计，这类对象很可能就是因为这样的原因而被创造出来的，呵呵）。那现在我们假设传入一个immutable变量对象imvar到函数内，并在函数内对imvar进行修改操作，由于imvar是不可改变对象，所以在对其进行修改时，编译器会首先为其创建一个复制对象copy_imvar再对之进行修改，所以函数中修改的实际上不是最初的对象imvar了，因此它的值仍是进入函数处理前的值。相反地如果传是可变类型变量的话，那则是直接在引用上修改，因此在函数内外操作的都是同一对象，因此函数内的操作会直接影响到函数外的相同变量的值。不知道现在是否好理解些，如果还不是很明白，结合下面的例子看看应该会明白了吧。

下面直接给出一个测试案例：

# @param 深入理解python函数传参机制
# @author php教程|512Pic.com 

#test
num=10
string='test'
tupleset=(1,2,3)
listset=[9,8,7]
def change(num,string,tupleset,listset):
    num+=1
    string+=' into new words!'
    #tupleset.add(12)   error
    tupleset=(12,3,4,4)
    listset.append(10000)
change(num,string,tupleset,listset)   
print num,string,tupleset,listset
------------------------------------------------
ans:10 test (1, 2, 3) [9, 8, 7, 10000]

# End www_512pic_com

看到结果是不是python中的对象和引用有了更深一步的了解了呢？

注：关于python函数传参机制的简单示例的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意