关于函数参数传递，80%人都错了

江水滔滔

还记得上一次关于变量作用域文章 ：
Crossin：全菊变量和菊部变量zhuanlan.zhihu.com
我们在公众号（Crossin的编程教室）里做了个问题投票：

1. def func(m):
2.     m[0] = 20
3.     m = [4, 5, 6]
4.     return m
6. l = [1, 2, 3]
7. func(l)
8. print('l =', l)

复制代码

实际的输出我想大家都尝试过了吧，应该是选项二：[20, 2, 3]

和80%人想象中的结果不一样。

这是为什么呢？

在 Python 的官方文档 FAQ 里有这样一句话
Remember that arguments are passed by assignment in Python.要记住，Python 里的参数是通过赋值传递的。
https://docs.python.org/3/faq/programming.html#how-do-i-write-a-function-with-output-parameters-call-by-reference

所以要弄清楚参数传递，先得弄清 Python 的赋值。

或许在很多人的直观印象中，变量是一个容器；给变量赋值，就像是往一个存储的容器中填入一个数据；再次赋值就是把容器中的数据换掉。

然而，

在 Python 中，这种理解是不准确的！在 Python 中，这种理解是不准确的！在 Python 中，这种理解是不准确的！

若是想要个形象的类比，Python 中的变量更像是是个标签；给变量赋值，就是把标签贴在一个物体上；再次赋值就是把标签贴在另一个物体上。

体会下这两种设计的差异：

· 前者，变量是一个固定的存在，赋值只会改变其中的数值，而变量本身没有改动。· 后者，变量不存在实体，它仅仅是一个标签，一旦赋值就被设置到另一个物体上，不变的是那些物体。

这些“物体”就是对象。Python 中所有东西都是对象，包括函数、类、模块，甚至是字符串’hello’，数字1、2、3，都是对象。

用个例子来说明：

1. a = 1
2. b = 2
3. c = 1
4. # 再次赋值
5. a = b

复制代码

在这个代码里，a 和 c 其实指向的是同一个对象—整数 1。给 a 赋值为 b 之后，a 就变成了指向 2 的标签，但 1 和 c 都不会受影响。

示意图：

更有说服力一点的验证：

1. a = 1
2. print('a', a, id(a))
3. b = 2
4. print('b', b, id(b))
5. c = 1
6. print('c', c, id(c))
7. # 再次赋值
8. a = b
9. print('a', a, id(a))

复制代码

输出：

1. a 1 4301490544
2. b 2 4301490576
3. c 1 4301490544
4. a 2 4301490576

复制代码

id() 可以认为是获取一个对象的地址。可以看出，a 和 c 开始其实是同一个地址，而后来赋值之后，a 又和 b 是同一个地址。

每次给变量重新赋值，它就指向了新的地址，与原来的地址无关了。

回到函数的调用上：Python 里的参数是通过赋值传递的

1. def fn(x):
2.     x = 3
4. a = 1
5. fn(a)
6. print(a)

复制代码

输出结果为 1，a 没有变化。

调用 fn(a) 的时候，就相当于做了一次 x = a，把 a 赋值给了 x，也就是把 x 这个标签贴在了 a 的对象上。只不过 x 的作用域仅限于函数 fn 内部。

当 x 在函数内部又被赋值为 3 时，就是把 x 又贴在了 3 这个对象上，与之前的 a 不在有关系。所以外部的 a 不会有任何变化。

把其中的数值换成其他对象，效果也是一样的：

1. def fn(x):
2.     x = [4,5,6]
4. a = [1,2,3]
5. fn(a)
6. print(a)

复制代码

输出结果为 [1,2,3]，a 没有变化。（记住这个例子，最后我们还会提到）

那上次的题目又是怎么回事？

我们再来看一个赋值：

1. a = [1,2,3]
2. print('a', a, id(a))
3. b = a
4. print('b', b, id(b))
5. b[1] = 5
6. print('a', a, id(a))
7. print('b', b, id(b))

复制代码

输出：

1. a [1, 2, 3] 4490723464
2. b [1, 2, 3] 4490723464
3. a [1, 5, 3] 4490723464
4. b [1, 5, 3] 4490723464

复制代码

这个是不是好理解一点？b 赋值为 a 后，和 a 指向同一个列表对象。[1] 这个基于 index 的赋值是 list 对象本身的一种操作，并没有给 b 重新贴标签，改变的是对象本身。所以 b 指向的还是原来的对象，此对象的改动自然也会体现在 a 身上。同理，b.append(7) 这样的操作也会是类似的效果。

再来回顾下原问题呢：

1. def func(m):
2.     m[0] = 20
3.     # m = [4, 5, 6]
4.     return m
6. l = [1, 2, 3]
7. func(l)
8. print('l =', l)

复制代码

去掉那句 m=[4,5,6] 的干扰，函数的调用就相当于：

1. l = [1, 2, 3]
2. m = l
3. m[0] = 20

复制代码

l 的值变成 [20,2,3] 没毛病吧。而对 m 重新赋值之后，m 与 l 无关，但不影响已经做出的修改。

这就是这道题的解答。上次留言里有些同学已经解释的很准确了。

另外说下，函数的返回值 return，也相当于是一次赋值。只不过，这时候是把函数内部返回值所指向的对象，赋值给外面函数的调用者：

1. def fn(x):
2.     x = 3
3.     print('x', x, id(x))
4.     return x
6. a = 1
7. a = fn(a)
8. print('a', a, id(a))

复制代码

输出：

1. x 3 4556777904
2. a 3 4556777904

复制代码

函数结束后，x 这个标签虽然不存在了，但 x 所指向的对象依然存在，就是 a 指向的新对象。

所以，如果你想要通过一个函数来修改外部变量的值，有几种方法：
通过返回值赋值使用全局变量修改 list 或 dict 对象的内部元素修改类的成员变量
有相当多的教程把 Python 的函数参数传递分为可变对象和不可变对象（这个概念下次来说）来说明，然后类比到 C++ 的值传递和引用传递。我很反对这样去理解：
对于没有学过 C++ 的人来说，这个解释属于循环论证，还是没说清问题。Python 本来就不存在值传递/引用传递的概念，这个比较没有意义。这个类比实际上是错误的。就算类比，也应该是相当于 C++ 里的指针值传递。用可变对象/不可变对象来划分很容易产生误解，比如我们前面例子中的 x=[4,5,6]，它是可变对象，但一样不影响外部参数的值。
这点前面贴出的官方文档里也直说了：
Since assignment just creates references to objects, there’s no alias between an argument name in the caller and callee, and so no call-by-reference per se.赋值是创建了一份对象的引用（也就是地址），形参和实参之间不存在别名的关系，本质上不存在引用传递。
网上很容易搜到“参数是可变对象就相当于引用传递”这种错误的理解。也不知道他们是对 Python 的参数传递有什么误解，还是对C++的引用传递有什么误解。结果就是，让很多初学者从网上看了几篇教程之后，更糊涂了。

所以呢，找到一个靠谱的教程是非常重要滴



════其他文章及回答：

如何自学Python | 新手引导 | 精选Python问答 | Python单词表 | 区块链 | 人工智能 | 双11 | 嘻哈 | 爬虫 | 排序算法 | 我用Python | 高考 | 世界杯

欢迎搜索及关注：Crossin的编程教室