理解Python的参数传递、变量赋值及可变对象和不可变对象

熟悉C或Java的的童鞋，在使用Python时，常常会对函数调用时的参数传递方式感到困惑。要想弄明白这一点，需要对Python中“一切皆对象”的数据模型和Python怎样处理变量赋值有所了解。简单来讲，Python的参数传递，既非按值传递（call-by-value），也非按引用传递（call-by-reference），而是按对象引用传递（call-by-object-reference）或者说按赋值传递（call-by-assignment）。下面来梳理一下这些概念。

Python中的变量赋值

在Python中，“一切皆对象”。我们常说的“变量”，在Python中可以理解为“变量名”。而在Python中进行变量赋值，可以理解为将“变量名”与对象进行绑定。

“变量名”并不是对象本身，只是通过赋值与对象进行了绑定，赋值完成后，就可以通过“变量名”来引用对象。
每个“变量名”到对象的绑定有其作用域。

初试Python中的按对象引用传递

前面已经提到，在Python中调用函数时，是传递的对象引用。我们通过下面两个例子来具体解释

第一个例子中，将字符串赋值给string变量，然后向foo函数传递了string参数，在函数中对传递进来的string重新赋值。从打印的结果可以看出，函数内对string重新赋值，不影响函数外的string的值。这个看起来就像是其他语言中的按值传递参数。

第二个例子中，将列表赋值给li变量，然后向bar函数传递了li参数，在函数中对传递进来的li列表追加了元素。从打印结果可以看出，函数内对li列表追加元素后，函数外的li列表也发生了同样的变化。这个看起来就像是其他语言中的按引用传递参数。

可变对象和不可变对象

这看起来似乎有些奇怪，其实这反映了Python中的两个重要概念，即可变对象（mutable object）和不可变对象（immutable object）。可以参考（ https://docs.python.org/3/faq/programming.html?highlight=mutable#why-did-changing-list-y-also-change-list-x ）。正如名称所表示的，可变对象的内容是可以改变的，不可变对象的内容是不可改变的。在Python中， list, dict, set 等类型的对象是可变对象，而 str, int, tuple等类型的对象是不可变对象。

对于可变对象，可以通过一些特定操作，“就地”改变其内容，内容改变后，所有引用该可变对象的变量，都会看到此变化
对于不可变对象，任何操作都不能“就地”改变其内容，而只能将内容进行变换生成新的内容，返回新的对象

重新理解Python中的按对象引用传递

理解可变对象和不可变对象的区别后，再结合上面变量赋值中提到的两个规则

“变量名”并不是对象本身，只是通过赋值与对象进行了绑定，赋值完成后，就可以通过“变量名”来引用对象。
每个“变量名”到对象的绑定有其作用域。

就可以更好地理解上面函数调用时发生的事情了：

理解第一个例子

向函数foo传递的是不可变的字符串对象"Outside"，此对象与函数外的string变量名绑定；
函数内的string局部变量名，初始时也与函数外的string变量名一样绑定了同一个字符串对象"Outside"；
在函数内通过string="Inside"对局部变量sting进行了赋值操作，即将一个新的字符串对象"Inside"与函数内的string局部变量名绑定；
函数运行结束后，不会影响函数外的string变量名所绑定的内容。

理解第二个例子

向函数bar传递的是可变的列表对象[0]，此对象与函数外的li变量名绑定；
函数内的li局部变量名，初始时也与函数外的li变量名一样绑定了同一个列表对象[0]；
在函数内通过li.append(1)对局部变量li进行了追加元素操作，此操作与赋值操作不同，它不会将一个新的列表对象重新绑定到内部变量li，而是就地改变了所绑定对象的内容；
函数运行结束后，函数外的li变量名所绑定的内容已然发生了改变。

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