Python中传参是按值传递还是按引用传递？
在Python中，关于参数传递的方式，常常会引起一些混淆。实际上，Python中的参数传递方式既不是纯粹的“按值传递”(pass-by-value)，也不是传统意义上的“按引用传递”(pass-by-reference)。更准确地说，Python采用的是“按对象引用传递”(pass-by-object-reference)的方式。这种方式在处理不同类型的对象（特别是可变对象和不可变对象）时表现出不同的行为特性。
一、按对象引用传递的理解
在Python中，所有的变量都是对对象的引用，而不是对象本身。当我们将一个变量作为参数传递给函数时，我们实际上是传递了这个变量的引用（即对象的内存地址），而不是对象本身的值或拷贝。这意味着，如果函数内部对这个引用所指向的对象进行了修改（且该对象是可变的），那么这些修改会影响到原始对象。然而，如果函数内部尝试“修改”一个不可变对象（如整数、浮点数、字符串、元组等），由于这些对象的不可变性，实际上是在创建一个新的对象，并将引用指向这个新对象，而不会影响到原始对象。
二、不可变对象的参数传递
对于不可变对象（如整数、浮点数、字符串、元组等），当我们将它们作为参数传递给函数时，虽然在函数内部看起来像是可以直接修改这些对象，但实际上Python会创建这些对象的一个“拷贝”的引用（注意，这里的“拷贝”引用仅指操作层面上的，由于对象的不可变性，这种“拷贝”在大多数情况下是无关紧要的）。然而，由于这些对象是不可变的，任何试图修改它们的操作都会导致创建一个新的对象，并将引用重新指向这个新对象，而不会影响到原始对象。
示例：
def modify_string(s): | |
s = s + "world" # 这里的s是一个新的字符串对象 | |
print("Inside function:", s) | |
original_string = "hello" | |
modify_string(original_string) | |
print("Outside function:", original_string) # 输出仍然是"hello" |
在这个例子中，尽管我们在函数内部修改了s的值，但原始字符串original_string并没有改变。这是因为字符串是不可变的，当我们执行s = s + "world"时，Python实际上创建了一个新的字符串对象，并将s指向这个新对象。原始的字符串对象（"hello"）并没有受到影响。
三、可变对象的参数传递
对于可变对象（如列表、字典、集合等），当我们将它们作为参数传递给函数时，传递的是这些对象的引用（即内存地址的引用）。这意味着函数内部对这些对象的修改会影响到原始对象，因为函数内部和外部都是引用同一个对象。
示例：
def modify_list(lst): | |
lst.append(4) # 直接修改了lst引用的列表对象 | |
print("Inside function:", lst) | |
original_list = [1, 2, 3] | |
modify_list(original_list) | |
print("Outside function:", original_list) # 输出[1, 2, 3, 4]，列表被修改了 |
在这个例子中，我们直接修改了函数内部lst引用的列表对象。由于列表是可变的，并且我们传递的是列表的引用，所以原始列表original_list也被修改了。
四、深入理解按对象引用传递
虽然Python中的参数传递方式通常被描述为“按对象引用传递”，但这并不意味着Python在处理参数时涉及到传统意义上的指针操作。Python的引用机制更为高级和抽象，它隐藏了指针的复杂性，使得程序员可以更加专注于问题的本质，而不是底层的内存管理。
此外，需要注意的是，即使Python是通过引用传递对象，但在某些情况下，我们仍然可以通过创建新对象来实现“按值传递”的效果。例如，对于不可变对象，尽管我们不能直接修改它们，但可以通过重新赋值变量来改变引用的对象。而对于可变对象，如果我们希望在函数内部修改对象而不影响原始对象，我们可以使用copy模块的copy()或deepcopy()函数来创建对象的浅拷贝或深拷贝。
五、结论
综上所述，Python中的参数传递方式是通过对象的引用进行的。对于不可变对象，这种传递方式在大多数情况下表现得像“按值传递”，因为不可变对象的值不能被修改。而对于可变对象，这种传递方式则表现得像传统意义上的“按引用传递”，因为函数内部和外部都可以修改同一个对象。然而，需要注意的是，Python的引用传递并不涉及传统的指针操作，而是一种更为高级和抽象的引用机制。