Python值传递还是引用传递

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Python值传递还是引用传递
Python作为一门动态语言,变量本身的类型是不固定的,因此更加灵活。那Python到底是值传递还是引用传递呢?

问题引出
本人在本周写代码时,遇到这么一个让我注意的问题,问题可以抽象如下:

def func(val1):
    val2 = val1
    val2.append(1)
    ...

a = []
...(一系列对a的操作)
b = a
func(a)
print(b)


当我执行上述后,发现“b”的值也发生了改变。由此引发了我对Python传值方式的注意。

赋值
首先需要明确的是,Python中一切事物皆对象,变量是对对象在内存中的存储和地址的抽象。 


“=”(赋值号)是将右侧对象的内存地址赋值给左侧的变量。 
当我们写下面语句时:
a = "abc"
1
Python解释器其实顺序干了两件事情: 
1、在内存中创建一个字符串“abc”; 
2、在内存中创建一个名为“a”的变量,并将“a”指向字符串“abc”(将“abc”的地址保存到“a”中)。 
这样我们就能通过操作“a”而改变内存中的“abc”。 
所以执行下面语句

a = "123"
b = a
a = "xyz"


执行第一句Python解释器创建字符串“123”和变量“a”,并把“a”指向“123”。 


执行第二句,因为“a”已经存在,并不会创建新的对象,但会创建变量“b”,并把“b”指向“a”指向的字符串“123“。 


执行第三句,首先会创建字符串“xyz”,然后把“xyz”的地址赋予“a“(“a”指向字符串“xyz”)。 


我们可以通过调用id()方法查看变量所指向对象在内存中的地址。
a = "123"
id(a)    # 2248238011648,这个数字就代表了a所指向的对象在内存中地址
值传递还是引用传递
Python参数传递统一使用的是引用传递方式。因为Python对象分为可变对象(list,dict,set等)和不可变对象(number,string,tuple等),当传递的参数是可变对象的引用时,因为可变对象的值可以修改,因此可以通过修改参数值而修改原对象,这类似于C语言中的引用传递;当传递的参数是不可变对象的引用时,虽然传递的是引用,参数变量和原变量都指向同一内存地址,但是不可变对象无法修改,所以参数的重新赋值不会影响原对象,这类似于C语言中的值传递。 
所以回到上面的问题引出,变量“a”,“b”,“val1”,“val2”其实都指向同一可变对象的内存地址,当通过变量“val2”对对象进行修改时,其他变量的值也相应被修改了。

浅拷贝(copy)和深拷贝(deepcopy)
既然Python只允许引用传递,那有没有办法可以让两个变量不再指向同一内存地址呢? 
Python提供了一个copy模块,帮助我们完成这件事。 
1、不使用copy模块 

可以发现变量“a”,“b”指向同一块内存区域,所以对其中一个的操作将会影响到另一个。 
2、使用copy模块 

变量“e”和“f”是通过copy方式创建的,可以看见他们的idhubu相同,并且与“c”不同,说明采用copy方式会将对象拷贝一份到新的内存地址中。但copy和deepcopy有什么区别呢?接着往下实验 

从红色框出来处可以看见,虽然使用copy()方法,变量“i”指向的内存和“g”不再相同,但是“i”和“g”第二层列表还是同一个地址。但是deepcopy()方法第二层列表的地址也和“g”不同了。 
所以我们说,copy()是浅拷贝,不管对象多么复杂,都只拷贝第一层。 

deepcopy()是深拷贝,完全复制原变量的所有层的所有数据,在内存中生成一套完全相同的内容。 

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