Python 中的参数传递、返回值、浅拷贝、深拷贝

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。

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。

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。

# 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我们网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

赞 (0)

相关推荐

  • Python函数返回值实例分析

    本文实例讲述了Python的函数返回值用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 最近学一些Python的基本用法,看到定义函数,发现似乎只能返回一个返回值,想想matlab里返回多个返回值多方便啊,网上查了查,看到有返回多个值的方法.   python 函数返回值有两种形式: 1 返回一个值. 2 返回多个值.   现看看返回一个值的吧. def firstvalue(a,b): c = a + b return c print firstvalue(1,2) #结果:3 再看看返回多个值的:

  • Python简单调用MySQL存储过程并获得返回值的方法

    本文实例讲述了Python调用MySQL存储过程并获得返回值的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: try: conn = MySQLdb.connect ( host = 'localhost', user = 'root', passwd = 'pass', db = 'prod', port = 3306 ) cursor1=conn.cursor() cursor1.execute("CALL error_test_proc()") cursor1.close() e

  • 用实例分析Python中method的参数传递过程

    什么是method? function就是可以通过名字可以调用的一段代码,我们可以传参数进去,得到返回值.所有的参数都是明确的传递过去的. method是function与对象的结合.我们调用一个方法的时候,有些参数是隐含的传递过去的.下文会详细介绍. instancemethod In [5]: class Human(object): ...: def __init__(self, weight): ...: self.weight = weight ...: def get_weight(

  • 深入理解python中的浅拷贝和深拷贝

    深入理解python中的浅拷贝和深拷贝

    在讲什么是深浅拷贝之前,我们先来看这样一个现象: a = ['scolia', 123, [], ] b = a[:] b[2].append(666) print a print b 为什么我只对b进行修改,却影响到了a呢?看过我在之前的文章中就说过:序列中保存的都是内存的引用. 所以,当我们通过b去修改里面的空列表的时候,其实就是修改内存中的同一个对象,所以会影响到a. a = ['scolia', 123, [], ] b = a[:] print id(a), id(a[0]), id(

  • Python函数可变参数定义及其参数传递方式实例详解

    本文实例讲述了Python函数可变参数定义及其参数传递方式.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中 函数不定参数的定义形式如下: 1.func(*args) 传入的参数为以元组形式存在args中,如: def func(*args): print args >>> func(1,2,3) (1, 2, 3) >>> func(*[1,2,3]) #这个方式可以直接将一个列表的所有元素当作不定参数 传入(1, 2, 3) 2.func( **kwargs)

  • Python 拷贝对象（深拷贝deepcopy与浅拷贝copy）

    Python 拷贝对象（深拷贝deepcopy与浅拷贝copy）

    1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象.2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象一个很好的例子: Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware) http://www.CodeHighlighter.com/ -->import copya = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]  #原始对象b = a  #赋值,传对象的引用c = copy.c

  • Python 详解基本语法_函数_返回值

    Python 详解基本语法 概要: 函数的返回值是函数重要的组成部分.函数的根本在于实现程序的部分功能,所以很多时候我们需要将函数执行后的结果返回给程序再由程序作出进一步的操作.可以说是函数的返回值令函数与函数之间,函数与主程序之间更加紧密的联系起来. 函数的返回值 在Python的函数中都有一个返回值,默认为None.也可以使用return value语句来定义一个且只能定义一个可为任意类型的返回值.但是我们能够返回一个序列类型的对象,来实现返回多个值的效果. Example: 返回一个Lis

  • Python def函数的定义、使用及参数传递实现代码

    Python编程中对于某些需要重复调用的程序,可以使用函数进行定义,基本形式为: def 函数名(参数1, 参数2, --, 参数N): 执行语句函数名为调用的表示名,参数则是传入的参数,可以更具需要定义,也可以没有. # 例1:简单的函数使用 # coding=gb2312 # 定义函数 def hello(): print 'hello python!' # 调用函数 hello() >>> hello python! 函数可以带参数和返回值,参数将按从左到右的匹配,参数可设置默认值

  • Python中用函数作为返回值和实现闭包的教程

    函数作为返回值 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回. 我们来实现一个可变参数的求和.通常情况下,求和的函数是这样定义的: def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax 但是,如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数! def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args:

  • Python中的深拷贝和浅拷贝详解

    Python中的深拷贝和浅拷贝详解

    要说清楚Python中的深浅拷贝,需要搞清楚下面一系列概念: 变量-引用-对象(可变对象,不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝,深拷贝) [变量-对象-引用] 在Python中一切都是对象,比如说:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}...... 甚至连type其本身都是对象,type对象 Python中变量与C/C++/Java中不同,它是指对象的引用,Python是动态类型,程序运行时候,会根据对象的类型 来确认变量到底是什么类型. 单独赋值: 比如说: 复制代

  • Python对象的深拷贝和浅拷贝详解

    本文内容是在<Python核心编程2>上看到的,感觉很有用便写出来,给大家参考参考! 浅拷贝 首先我们使用两种方式来拷贝对象,一种是切片,另外一种是工厂方法.然后使用id函数来看看它们的标示符 复制代码 代码如下: # encoding=UTF-8   obj = ['name',['age',18]] a=obj[:] b=list(obj) for x in obj,a,b:     print id(x)   35217032 35227912 29943304 他们的id都不同,按照正

  • Python中的赋值、浅拷贝、深拷贝介绍

    和很多语言一样,Python中也分为简单赋值.浅拷贝.深拷贝这几种"拷贝"方式. 在学习过程中,一开始对浅拷贝理解很模糊.不过经过一系列的实验后,我发现对这三者的概念有了进一步的了解. 一.赋值 赋值算是这三种操作中最常见的了,我们通过一些例子来分析下赋值操作: str例 复制代码 代码如下: >>> a = 'hello' >>> b = 'hello' >>> c = a >>> [id(x) for x in

随机推荐