1. Python 的参数传递
Python的参数传递,无法控制引用传递还是值传递。对于不可变对象(数字、字符、元组等)的参数,更类似值传递;对于可变对象(列表、字典等),更类似引用传递。
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def fun1(n): print (n) # n在没修改前,指向的地址和main函数中n指向的地址相同 n = 20 # n在修改后,指向的地址发生改变,相当于新建了一个值为20的参数n def fun2(l): print (l) # l在没修改前,指向的地址和main函数中l指向的地址相同 l = [ 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] # l在修改后,指向的地址和main函数中l指向的地址仍相同,此时main函数中l的值也会改变 if __name__ = = "__main__" : n = 10 l = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] fun1(n) fun2(l) print (n) # n的值还是10 print (l) # l的值在fun2()中已经被改变 |
2. Python 的返回值
Python的返回值,无法控制引用传递还是值传递。对于不可变对象(数字、字符、元组等)的参数,更类似值传递;对于可变对象(列表、字典等),更类似引用传递。
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str1 = 'hi' l1 = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] def fun1(): return str1 def fun2(): return l1 str2 = fun1() # 此时,str1 和 str2 的指向地址是相同的 str2 = 'hello' # 修改后,str2 指向的地址发生改变,相当于新建了一个值为`hello`的变量 l2 = fun2() # 此时,l1 和 l2 的指向地址是相同的 l2 = [ 6 , 7 , 8 , 9 ] # 修改后,l2 指向的地址仍相同,修改 l2 会影响到 l1 |
3. Python 的浅拷贝和深拷贝
对于不可变对象(数字、字符、元组等),直接赋值的结果和深拷贝一致;对于可变对象(列表、字典等),直接赋值、浅拷贝、深拷贝结果不同。
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# 不可变对象(数字、字符、元组等)的例子 a = 100 b = a b = 30 print ( 'a: ' , a) print ( 'b: ' , b) # 结果: # a = 100 # b = 30 # 可变对象(列表、字典等)的例子 import copy dict1 = { 1 : 1 , 'user' : 'test' , 'num' :[ 1 , 2 , 3 ]} dict2 = dict1 # 直接赋值,两个字典指向地址一致 dict3 = dict1.copy() # 浅拷贝,只拷贝到原对象 dict4 = copy.deepcopy(dict1) # 深拷贝,除了拷贝原对象,也会拷贝子对象 dict1[ 1 ] = 11 dict1[ 'user' ] = '123' dict1[ 'num' ].remove( 1 ) print ( '原字典修改后:' ,dict1) print ( '直接赋值:' ,dict2) print ( '浅拷贝:' ,dict3) print ( '深拷贝:' ,dict4) # 结果 # 原字典修改后:{1:11,'user': '123', 'num': [2, 3]} # 直接赋值:{1:11,'user': '123', 'num': [2, 3]} # 浅拷贝:{1:1,'user': 'test', 'num': [2, 3]} # 深拷贝:{1:1,'user': 'test', 'num': [1, 2, 3]} |
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 中的参数传递、返回值、浅拷贝、深拷贝,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持!
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