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

Effbot(又名Fredrik Lundh)将Python的变量传递风格描述为对象调用:http://effbot.org/zone/call-by-object.htm

对象在堆上分配,指向它们的指针可以在任何地方传递。

当您进行赋值(如x=1000)时,将创建一个字典条目,将当前名称空间中的字符串“x”映射到包含1000的整数对象的指针。当您使用x=2000更新“x”时,将创建一个新的整数对象,并更新字典以指向新对象。旧的一千个对象是不变的(可能还活着,也可能不活着,这取决于是否有任何其他对象指向该对象)。当您执行新的赋值(如y=x)时,将创建一个新的字典条目“y”,该条目指向与“x”条目相同的对象。字符串和整数等对象是不可变的。这仅仅意味着在创建对象之后,没有任何方法可以更改对象。例如,一旦整数对象一千被创建,它将永远不会改变。数学是通过创建新的整数对象来完成的。像列表这样的对象是可变的。这意味着对象的内容可以通过指向该对象的任何对象进行更改。例如,x=[];y=x;x.append(10);打印y将打印[10]。已创建空列表。“x”和“y”都指向同一列表。append方法变异(更新)列表对象(如向数据库添加记录),结果对“x”和“y”都可见(正如数据库更新对数据库的每个连接都可见)。

希望这能为您澄清问题。

其他回答

由于似乎没有任何地方提到过模拟引用的方法,例如C++就是使用一个“update”函数并传递它而不是实际变量(或者更确切地说,“name”):

def need_to_modify(update):
    update(42) # set new value 42
    # other code

def call_it():
    value = 21
    def update_value(new_value):
        nonlocal value
        value = new_value
    need_to_modify(update_value)
    print(value) # prints 42

这对于“仅输出引用”或具有多个线程/进程的情况(通过使更新函数线程/多处理安全)非常有用。

显然,上面不允许读取值,只允许更新它。

虽然通过引用传递并不能很好地适应python,应该很少使用,但实际上有一些变通方法可以有效地将对象当前分配给局部变量,甚至可以从调用函数内部重新分配局部变量。

基本思想是有一个函数可以进行访问,并且可以作为对象传递给其他函数或存储在类中。

一种方法是在包装函数中使用全局(用于全局变量)或非局部(用于函数中的局部变量)。

def change(wrapper):
    wrapper(7)

x = 5
def setter(val):
    global x
    x = val
print(x)

同样的想法适用于读取和删除变量。

对于只读,还有一种更短的方法可以使用lambda:x,它返回一个可调用函数,当被调用时,该函数返回当前值x。这有点像很久以前语言中使用的“按名称调用”。

传递3个包装器来访问变量有点笨拙,因此可以将这些包装器包装到具有代理属性的类中:

class ByRef:
    def __init__(self, r, w, d):
        self._read = r
        self._write = w
        self._delete = d
    def set(self, val):
        self._write(val)
    def get(self):
        return self._read()
    def remove(self):
        self._delete()
    wrapped = property(get, set, remove)

# left as an exercise for the reader: define set, get, remove as local functions using global / nonlocal
r = ByRef(get, set, remove)
r.wrapped = 15

Pythons的“反射”支持使得可以获得能够在给定范围内重新分配名称/变量的对象,而无需在该范围内明确定义函数:

class ByRef:
    def __init__(self, locs, name):
        self._locs = locs
        self._name = name
    def set(self, val):
        self._locs[self._name] = val
    def get(self):
        return self._locs[self._name]
    def remove(self):
        del self._locs[self._name]
    wrapped = property(get, set, remove)

def change(x):
    x.wrapped = 7

def test_me():
    x = 6
    print(x)
    change(ByRef(locals(), "x"))
    print(x)

这里ByRef类包装了字典访问。因此,对wrapped的属性访问被转换为传递的字典中的项访问。通过传递内置局部变量的结果和局部变量的名称,最终访问一个局部变量。3.5版本的python文档建议,更改字典可能不起作用,但对我来说似乎很有用。

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

简单答案:

在类似于python的c++中,当您创建一个对象实例并将其作为参数传递时,不会复制实例本身,因此您可以从函数的外部和内部引用相同的实例,并且可以修改相同对象实例的组件基准,因此外部可以看到更改。

对于基本类型,python和c++的行为也相同,因为现在创建了实例的副本,所以外部看到/修改的实例与函数内部不同。因此,外部看不到内部的变化。

下面是python和c++之间的真正区别:

c++具有地址指针的概念,而c++允许您传递指针,这绕过了对基本类型的复制,因此函数内部可以影响与外部相同的实例,因此外部也可以看到更改。这在python中没有等价的,因此如果没有变通方法(例如创建包装器类型)是不可能的。

这样的指针在python中很有用,但不像在c++中那样有必要,因为在c++中,您只能返回一个实体,而在python中,您可以返回用逗号分隔的多个值(即元组)。因此,在python中,如果您有变量a、b和c,并希望函数持久地修改它们(相对于外部),您可以这样做:

a=4
b=3
c=8

a,b,c=somefunc(a,b,c)
# a,b,c now have different values here

这样的语法在c++中是不容易实现的,因此在c++中您可以这样做:

int a=4
int b=3
int c=8
somefunc(&a,&b,&c)
// a,b,c now have different values here

由于您的示例恰好是面向对象的,因此可以进行以下更改以获得类似的结果:

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

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

# o.variable will equal 'Changed'
o = PassByReference()
assert o.variable == 'Changed'