Python是按引用调用还是按值调用？

八股文_Python 语言 0 19

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Python 采用的是按引用调用（pass-by-reference）机制，但对于不可变对象（如整数、字符串、元组）表现得像按值调用（pass-by-value）。

对于可变对象（如列表、字典、集合），函数内部的操作会直接影响到传入的对象。
对于不可变对象（如整数、浮点数、字符串、元组），函数内部的操作不会改变传入的对象，而是创建一个新的对象。

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按引用调用的基本机制
- 在 Python 中，所有的变量都是对象的引用。当你将一个对象传递给函数时，你实际上是传递了该对象的引用，而不是对象本身的副本。这意味着函数内部对对象的修改会影响原对象。
例如：
```
def modify_list(lst):
   lst.append(4)

my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(my_list)  # 输出 [1, 2, 3, 4]
```
Python
由于列表是可变对象，函数 modify_list 中对 lst 的修改会直接影响到传入的 my_list。
不可变对象的行为
- 对于不可变对象，虽然它们也按引用传递，但由于不可变对象的特性，它们不能被直接修改。因此，在函数内部对不可变对象的操作会创建一个新的对象，并将该对象的引用赋值给局部变量。
例如：
```
def modify_number(num):
   num += 1

my_num = 10
modify_number(my_num)
print(my_num)  # 输出 10
```
Python
尽管 num += 1 在函数内部看起来修改了 num，但由于整数是不可变的，实际上是创建了一个新的整数对象，而原始的 my_num 并没有受到影响。

使用实例进行对比

对比可变与不可变对象：

def modify(x):
 x[0] = 99  # 可变对象的修改

lst = [1, 2, 3]
modify(lst)
print(lst)  # 输出 [99, 2, 3]

def modify_number(num):
 num = 99  # 这里创建了一个新对象

num = 10
modify_number(num)
print(num)  # 输出 10

总结
- Python 是按引用传递的，这意味着函数内部的修改会影响原始对象。然而，不可变对象（如整数、字符串等）的操作看似是按值传递，因为它们不能被直接修改，而是创建了新的对象。
- 理解这一点对于避免意外修改数据和优化代码性能至关重要。

通过理解 Python 的传参机制，你可以在函数设计中更加准确地控制数据的变化，特别是在处理可变对象和不可变对象时。

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