参数是通过引用传递还是通过值传递?如何通过引用传递,以便下面的代码输出“Changed”而不是“Original”?

class PassByReference:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.change(self.variable)
        print(self.variable)

    def change(self, var):
        var = 'Changed'

另请参阅:为什么函数可以修改调用者感知的某些参数,而不能修改其他参数?


当前回答

从技术上讲,Python始终使用引用传递值。我将重复我的另一个回答,以支持我的发言。

Python始终使用引用传递值。没有任何例外。任何变量赋值都意味着复制参考值。没有例外。任何变量都是绑定到引用值的名称。总是

您可以将参考值视为目标对象的地址。地址在使用时自动取消引用。这样,使用引用值时,似乎可以直接使用目标对象。但在两者之间总是有一个参考点,多跳一步就可以到达目标。

下面的示例证明了Python使用的是通过引用传递:

如果参数是按值传递的,则无法修改外部lst。绿色是目标对象(黑色是存储在内存中的值,红色是对象类型),黄色是内存中的参考值,如箭头所示。蓝色实心箭头是传递给函数的参考值(通过蓝色虚线箭头路径)。丑陋的深黄色是内部字典。(实际上它也可以画成一个绿色椭圆。颜色和形状只表示它是内部的。)

您可以使用id()内置函数来了解引用值是什么(即目标对象的地址)。

在编译语言中,变量是能够捕获类型值的内存空间。在Python中,变量是绑定到引用变量的名称(内部捕获为字符串),该引用变量保存目标对象的引用值。变量的名称是内部字典中的键,该字典项的值部分存储目标的引用值。

引用值在Python中隐藏。没有任何用于存储引用值的显式用户类型。但是,您可以使用列表元素(或任何其他合适容器类型的元素)作为引用变量,因为所有容器都将元素存储为对目标对象的引用。换句话说,元素实际上不包含在容器中——只有对元素的引用。

其他回答

我发现其他答案相当长而且复杂,所以我创建了这个简单的图来解释Python处理变量和参数的方式。

(编辑-布莱尔更新了他广受欢迎的答案,使其准确无误)

我认为重要的是要注意到,目前获得最多选票的帖子(布莱尔•康拉德),虽然其结果正确,但却具有误导性,并且根据其定义,几乎不正确。虽然有许多语言(如C)允许用户通过引用传递或通过值传递,但Python不是其中之一。

大卫·库尔纳波的回答指向了真正的答案,并解释了为什么布莱尔·康拉德帖子中的行为似乎是正确的,而定义却不正确。

在Python是按值传递的情况下,所有语言都按值传递,因为必须发送一些数据(无论是“值”还是“引用”)。然而,这并不意味着Python是按C程序员会想到的值传递的。

如果你想要这种行为,Blair Conrad的回答很好。但如果你想知道Python既不是通过值传递,也不是通过引用传递的根本原因,请阅读大卫·库尔纳波的答案。

你在这里得到了一些非常好的答案。

x = [ 2, 4, 4, 5, 5 ]
print x  # 2, 4, 4, 5, 5

def go( li ) :
  li = [ 5, 6, 7, 8 ]  # re-assigning what li POINTS TO, does not
  # change the value of the ORIGINAL variable x

go( x ) 
print x  # 2, 4, 4, 5, 5  [ STILL! ]


raw_input( 'press any key to continue' )

通过引用传递对象有一个小技巧,即使语言无法实现。它也适用于Java,它是一个列表,只有一项。;-)

class PassByReference:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

def changeRef(ref):
    ref[0] = PassByReference('Michael')

obj = PassByReference('Peter')
print obj.name

p = [obj] # A pointer to obj! ;-)
changeRef(p)

print p[0].name # p->name

这是一个丑陋的黑客,但它奏效了-P

数据类呢?此外,它允许您应用类型限制(也称为“类型提示”)。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Holder:
    obj: your_type # Need any type? Use "obj: object" then.

def foo(ref: Holder):
    ref.obj = do_something()

我同意人们的看法,在大多数情况下,你最好考虑不要使用它。

然而,当我们谈论上下文时,我们有必要知道这一点。

不过,您可以设计显式上下文类。在进行原型设计时,我更喜欢数据类,因为来回序列化它们很容易。

干杯