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

您只能使用空类作为实例来存储引用对象,因为内部对象属性存储在实例字典中。请参见示例。

class RefsObj(object):
    "A class which helps to create references to variables."
    pass

...

# an example of usage
def change_ref_var(ref_obj):
    ref_obj.val = 24

ref_obj = RefsObj()
ref_obj.val = 1
print(ref_obj.val) # or print ref_obj.val for python2
change_ref_var(ref_obj)
print(ref_obj.val)

其他回答

除了所有关于Python中这些东西的工作原理的精彩解释之外,我看不到任何关于这个问题的简单建议。就像您创建对象和实例一样,处理实例变量并更改它们的Python方式如下:

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

    def Change(self):
        self.variable = 'Changed'

在实例方法中,通常引用self来访问实例属性。在__init__中设置实例属性并在实例方法中读取或更改它们是正常的。这也是为什么将self-als作为第一个参数传递给def Change。

另一种解决方案是创建如下静态方法:

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

    @staticmethod
    def Change(var):
        var = 'Changed'
        return var

(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。

Python中的“通过引用”与C++/Java中的“引用传递”概念截然不同。

Java&C#:基元类型(包括字符串)通过值传递(副本),引用类型通过引用传递(地址副本),因此调用方可以看到调用函数中参数的所有更改。C++:允许通过引用或通过值传递。如果参数是通过引用传递的,则可以根据参数是否作为常量传递来修改它。但是,无论是否为常量,参数都保持对对象的引用,并且不能将引用指定为指向所调用函数中的其他对象。蟒蛇:Python是“按对象引用传递”,人们常说:“对象引用是按值传递的。”。调用者和函数都引用同一个对象,但函数中的参数是一个新变量,它只是在调用者中保存对象的副本。与C++一样,参数可以在函数中修改或不修改-这取决于传递的对象类型。如;不可变对象类型不能在调用的函数中修改,而可变对象可以更新或重新初始化。更新或重新分配/重新初始化可变变量之间的一个关键区别是,更新的值会在调用的函数中反映出来,而重新初始化的值则不会。将新对象分配给可变变量的作用域是python中函数的本地作用域。@blair conrad提供的例子很好地理解了这一点。

由于字典是通过引用传递的,所以可以使用dict变量在其中存储任何引用的值。

# returns the result of adding numbers `a` and `b`
def AddNumbers(a, b, ref): # using a dict for reference
    result = a + b
    ref['multi'] = a * b # reference the multi. ref['multi'] is number
    ref['msg'] = "The result: " + str(result) + " was nice!"
    return result

number1 = 5
number2 = 10
ref = {} # init a dict like that so it can save all the referenced values. this is because all dictionaries are passed by reference, while strings and numbers do not.

sum = AddNumbers(number1, number2, ref)
print("sum: ", sum)             # the returned value
print("multi: ", ref['multi'])  # a referenced value
print("msg: ", ref['msg'])      # a referenced value

Python为每个对象分配一个唯一的标识符,可以使用Python的内置id()函数找到该标识符。可以验证函数调用中的实际参数和正式参数是否具有相同的id值,这表明伪参数和实际参数引用了相同的对象。注意,实际参数和对应的伪参数是引用同一对象的两个名称。如果将伪参数重新绑定到函数范围中的新值/对象,这不会影响实际参数仍然指向原始对象的事实,因为实际参数和伪参数是两个名称。以上两个事实可以概括为“参数通过赋值传递”。即。,

dummy_argument = actual_argument

如果将dummy_argument重新绑定到函数体中的新对象,则actual_argument仍然引用原始对象。如果使用dummy_argument[0]=some_thing,那么这也将修改actual_argument[0]。因此,“通过引用传递”的效果可以通过修改传入的对象引用的组件/属性来实现。当然,这需要传递的对象是可变对象。

为了与其他语言进行比较,您可以说Python以与C相同的方式按值传递参数,其中当您“按引用”传递时,实际上是按值传递引用(即指针)