深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递

其实在python中讨论值传递还是引用传递是没有意义的，要真正对这些情况作出解释，其实是应该搞明白python(对可变对象和不可变对象的)赋值过程中是如何分配内存地址的。

接下来，我们不讨论值传递和引用传递的问题。

让我们做一个非常简单的小实验，其中，id()可以查看变量在内存中的地址：

l1=[1,2,3]
l2=[1,2,3]
a=1
b=1
print(id(l1))
print(id(l2))
print(id(a))
print(id(b))

在我的电脑中的运行结果：

12856594504
12856915080
1643643344
1643643344

可以发现，对于可变对象list来说，即便列表内容一模一样，python也会给它们分配新的不同的地址。

然而，对于不可变对象int来说，内存里只有一个1。即便再定义一个变量c=1，也是指向内存中同一个1。换句话说，不可变对象1的地址是共享的。

接下来让我们看看在函数中调用可变对象和不可变对象，并修改他们的值，会是一个什么情况。

对于不可变对象int，我们来看看最简单的情况：

a=1
print(id(a))
def x(a):
  print(id(a))
  b=a
  print(id(b))
x(a)

运行得到：

1643643344
1643643344
1643643344

这看起来就是一个引用传递，函数外的a、函数里的a和b都指向了同一个地址。

但我们再来看一个极端情况：

a=1
print(id(a))
def x():
  b=1
  print(id(b))
x()

运行得到：

1643643344
1643643344

很神奇不是吗？函数外定义的a和函数内定义的b没有任何关系，但它们指向同一个地址！

所以你说如何判断它是值传递还是引用传递？讨论这个问题根本没有意义，因为内存里只有一个1。当我把值1传递给函数里的某一个变量的时候，我实际上也传递了地址，因为内存里只有一个1。

甚至于说我直接给函数里的b赋值1都可以让函数外的a和函数内的b指向同一个地址。

下面来看看传递可变对象list的情况：

l=[1,2,3]
print(id(l))
def a(x):
  print(id(x))
  x.pop()
  print(x)
  print(id(x))
  x=x+[3]
  print(x)
  print(id(x))
a(l)

运行得到

可以看到，当我们把函数外的列表L传递给函数后，x的地址和L是一样的，这看起来就是一个引用传递，没问题。

继续往下，我们调用x本身的方法pop后，x变成[1,2]，并且x的地址没变，这也没什么问题。

但是当我们给x赋值以后，x的地址就变了。

也就是说，只要创建一个新的可变对象，python就会分配一个新的地址。就算我们创建的新可变对象和已存在的旧可变对象完全一样，python依旧会分配一个新的地址（见本文上半部分那个‘非常简单的小实验'）

而pop并不是创建新的可变对象，pop是对已有的可变对象进行修改。

所以可以总结为：

在python中，不可变对象是共享的，创建可变对象永远是分配新地址

这个时候我们再回过头来思考值传递和引用传递的问题，就会发现在python里讨论这个确实是没有意义。

我们可以说：python有着自己的一套特殊的传参方式，这是由python动态语言的性质所决定的