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Python关于实参随形参改变而改变的问题

作者:长命百岁️

本文通过实验总结了Python中可变和不可变数据类型的区别,并提出了通过使用.copy()方法或deepcopy()函数来保持可变数据不变的解决方案

前言

今天在实验过程中,发现将字典作为函数的形参传入函数,在函数内改变形参,会导致传入的字典的值也发生相应的改变。

这与c++不同,令我疑惑,遂写此文。

简单实验

我们对常见的数据类型进行实验,检测形参的该表是否会改变传入的实参。

变量

def change(a):
    a = 2
    print(a)
b = 1
change(b)
print(b)
>>2
>>1

可见,变量的值并没有随形参的改变而改变

元组

def change(a):
    a = a[:2]
    print(a)
b = (1, 2, 3)
change(b)
print(b)
>>(1, 2)
>>(1, 2, 3)

可见,元组没有随形参的改变而改变

列表

def change(a):
    a.append(1)
    print(a)
b = [2, 3]
change(b)
print(b)
>>[2, 3, 1]
>>[2, 3, 1]

可见,列表随着形参的改变而发生改变

字典

def change(a):
    a[1] = 100
    print(a)
b = {1: 1, 2: 2}
change(b)
print(b)
>>{1: 100, 2: 2}
>>{1: 100, 2: 2}

可见,字典随着形参的改变而发生改变

原因

我们遇到了可变不可变数据类型之间的差异。在Python中,数据类型可以是可变的,也可以是不可变的。

我们通常使用的(整数,浮点数,字符串,布尔值和元组)数据类型都是不可变的,但是列表和字典是可变的。

这意味着全局列表或字典即使在函数内部使用时也可以更改,我们通过上面的例子也能看出这个问题。

不可变数据举例

a = 1

变量a 的作用类似于一个指向 1 的指针。

变量的数据类型是不可变的,变量一旦创建就不能别改变。

如果我们执行 a = a + 1

我们实际上不是将 1 更新到 2,而是指针从 1 指向了 2。

可变数据距离

list1 = [1, 2, 3]

如果我们在列表的末尾添加一个值,我们不是将list1指向另一个列表,而是直接更新现有列表。

如果我们创建多个列表变量,只要他们指向同一个列表,那么当列表发生改变时,这些列表变量都会发生变化。

list1 = [1, 2, 3]
list2 = list1
list1.append(4)
print(list1)
print(list2)
>>[1, 2, 3, 4]
>>[1, 2, 3, 4]

心得

从这两个例子中,我们可以直观感受到可变数据类型与不可变数据类型之间的区别。

我们对可变数据的操作,是直接在其本身上进行操作的。

对不可变数据的操作,是将指针指向另一个位置,而不是更改其本身。

保持可变数据不变

我们在写代码时,经常会编写各种函数。我们不希望传入函数的实参,会在函数内部被改变。那应该怎么办呢?

其实很简单,使用.copy()方法复制列表或字典即可。

list1 = [1, 2, 3]
list2 = list1.copy()
list1.append(4)
print(list1)
print(list2)
>>[1, 2, 3, 4]
>>[1, 2, 3]

.copy()方法会创建一个新的副本,这样list2就不会指向list1指向的列表,而是指向一个新的列表。

这样的话,list1list2就相互独立,互不影响了。

def change(a):
    temp = a.copy()
    temp.append(4)
    print(temp)
list1 = [1, 2, 3]
change(list1)
print(list1)
>>[1, 2, 3, 4]
>>[1, 2, 3]

可见,这样我们就解决了形参的改变带来的实参改变的问题。对于字典也是一样的。

补充

深拷贝与浅拷贝

>>> import copy
>>> origin = [1, 2, [3, 4]]
#origin 里边有三个元素:1, 2,[3, 4]
>>> cop1 = copy.copy(origin)
>>> cop2 = copy.deepcopy(origin)
>>> cop1 == cop2  # 判断 cop1 和 cop2 的值是否相同
True
>>> cop1 is cop2  # 判断 cop1 和 cop2 是否是同一个对象
False 
#cop1 和 cop2 看上去相同,但已不再是同一个object
>>> origin[2][0] = "hey!" 
>>> origin
[1, 2, ['hey!', 4]]
>>> cop1
[1, 2, ['hey!', 4]]
>>> cop2
[1, 2, [3, 4]]

copy对于一个复杂对象的子对象并不会完全复制。什么是复杂对象的子对象呢?

比如列表里的嵌套列表(多维列表),字典里的嵌套字典(多维字典)都是复杂对象的子对象。

对于子对象,python会将其当做一个公共镜像存储起来,所有对它的复制都会被当成引用(就是拿指针指向同一块区域)。所以,其中一个引用的值发生改变时,其他引用的值也会发生改变。

复制复杂对象,我们也想全盘复制(包括子对象),这时我们就可以使用deepcopy()函数进行深拷贝

import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.deepcopy(a)  # 深拷贝

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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