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

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。

其他回答

正如你所说的,你需要一个可变的对象,但我建议你检查全局变量,因为它们可以帮助你甚至解决这类问题!

http://docs.python.org/3/faq/programming.html#what-是python中局部和全局变量的规则

例子:

>>> def x(y):
...     global z
...     z = y
...

>>> x
<function x at 0x00000000020E1730>
>>> y
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'y' is not defined
>>> z
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'z' is not defined

>>> x(2)
>>> x
<function x at 0x00000000020E1730>
>>> y
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'y' is not defined
>>> z
2

下面是Python中使用的pass by对象概念的简单解释(我希望)。每当您将对象传递给函数时,对象本身就会被传递(Python中的对象实际上是其他编程语言中的值),而不是对该对象的引用。换句话说,当您拨打电话时:

def change_me(list):
   list = [1, 2, 3]

my_list = [0, 1]
change_me(my_list)

正在传递实际对象-[0,1](在其他编程语言中称为值)。因此,实际上函数change_me将尝试执行以下操作:

[0, 1] = [1, 2, 3]

这显然不会改变传递给函数的对象。如果函数看起来像这样:

def change_me(list):
   list.append(2)

那么该调用将导致:

[0, 1].append(2)

这显然会改变对象。这个答案很好地解释了这一点。

我通常使用的一个简单技巧是将其包装在列表中:

def Change(self, var):
    var[0] = 'Changed'

variable = ['Original']
self.Change(variable)      
print variable[0]

(是的,我知道这可能很不方便,但有时这样做很简单。)

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

(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。