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

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

其他回答

它既不是通过值传递,也不是通过引用传递,而是通过对象调用。参见Fredrik Lundh:

http://effbot.org/zone/call-by-object.htm

这里有一句重要的话:

“…变量[名称]不是对象;它们不能由其他变量表示或由对象引用。”

在您的示例中,当调用Change方法时,将为其创建名称空间;var成为该名称空间中字符串对象“Original”的名称。然后,该对象在两个名称空间中都有一个名称。接下来,var='Changed'将var绑定到一个新的字符串对象,因此该方法的命名空间忘记了'Original'。最后,该名称空间被遗忘,字符串“Changed”也随之消失。

想想通过赋值而不是通过引用/值传递的东西。这样,只要你明白在正常任务中发生了什么,就会很清楚发生了什么。

因此,当将列表传递给函数/方法时,该列表被分配给参数名称。附加到列表将导致列表被修改。重新分配函数内的列表不会更改原始列表,因为:

a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
b = ['a', 'b']
print a, b      # prints [1, 2, 3, 4] ['a', 'b']

由于不可变类型不能被修改,它们看起来像是通过值传递的——将int传递给函数意味着将int分配给函数的参数。您只能重新分配它,但它不会更改原始变量值。

关于这一点,已经有很多很好的答案(或者说是观点),我已经读过了,但我想提到一个缺失的答案。常见问题解答部分Python文档中的一个。我不知道发布此页面的日期,但这应该是我们的真实参考:

记住,在Python中,参数是通过赋值传递的。自从赋值只创建对对象的引用,没有别名在调用者和被调用者中的参数名之间,因此没有引用调用本身。

如果您有:

a = SOMETHING

def fn(arg):
    pass

你把它叫做fn(a),你做的和你在作业中做的完全一样。所以会发生这种情况:

arg = a

创建了对SOMETHING的其他引用。变量只是符号/名称/引用。他们不“持有”任何东西。

在这种情况下,方法Change中名为var的变量被分配了对self.variable的引用,并且您立即将字符串分配给var。它不再指向self.variable.下面的代码片段显示了如果您修改了var和self.variaable指向的数据结构(在本例中是一个列表)会发生什么:

>>> class PassByReference:
...     def __init__(self):
...         self.variable = ['Original']
...         self.change(self.variable)
...         print self.variable
...         
...     def change(self, var):
...         var.append('Changed')
... 
>>> q = PassByReference()
['Original', 'Changed']
>>> 

我相信其他人可以进一步澄清这一点。

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