Python值传递还是引用传递

Python作为一门动态语言，变量本身的类型是不固定的，因此更加灵活。那Python到底是值传递还是引用传递呢？

问题引出

本人在本周写代码时，遇到这么一个让我注意的问题，问题可以抽象如下:

def func(val1):    val2 = val1    val2.append(1)    ...a = []...(一系列对a的操作)b = afunc(a)print(b)

当我执行上述后，发现“b”的值也发生了改变。由此引发了我对Python传值方式的注意。

赋值

首先需要明确的是，Python中一切事物皆对象，变量是对对象在内存中的存储和地址的抽象。

“=”(赋值号)是将右侧对象的内存地址赋值给左侧的变量。
当我们写下面语句时：

a = "abc"

Python解释器其实顺序干了两件事情：
1、在内存中创建一个字符串“abc”;
2、在内存中创建一个名为“a”的变量，并将“a”指向字符串“abc”(将“abc”的地址保存到“a”中)。
这样我们就能通过操作“a”而改变内存中的“abc”。
所以执行下面语句

a = "123"b = aa = "xyz"

执行第一句Python解释器创建字符串“123”和变量“a”,并把“a”指向“123”。

执行第二句，因为“a”已经存在，并不会创建新的对象，但会创建变量“b”,并把“b”指向“a”指向的字符串“123“。

执行第三句，首先会创建字符串“xyz”，然后把“xyz”的地址赋予“a“(“a”指向字符串“xyz”)。

我们可以通过调用id()方法查看变量所指向对象在内存中的地址。

a = "123"id(a)    # 2248238011648,这个数字就代表了a所指向的对象在内存中地址

值传递还是引用传递

Python参数传递统一使用的是引用传递方式。因为Python对象分为可变对象(list,dict,set等)和不可变对象(number,string,tuple等)，当传递的参数是可变对象的引用时，因为可变对象的值可以修改，因此可以通过修改参数值而修改原对象，这类似于C语言中的引用传递；当传递的参数是不可变对象的引用时，虽然传递的是引用，参数变量和原变量都指向同一内存地址，但是不可变对象无法修改，所以参数的重新赋值不会影响原对象，这类似于C语言中的值传递。
所以回到上面的问题引出，变量“a”，“b”，“val1”，“val2”其实都指向同一可变对象的内存地址，当同通过变量“val2”对对象进行修改时，其他变量的值也相应被修改了。

浅拷贝(copy)和深拷贝(deepcopy)

既然Python只允许引用传递，那有没有办法可以让两个变量不再指向同一内存地址呢？
Python提供了一个copy模块，帮助我们完成这件事。
1、不是用copy模块

可以发现变量“a”,“b”指向同一块内存区域，所以对其中一个的操作将会影响到另一个。
2、使用copy模块

变量“e”和“f”是通过copy方式创建的，可以看见他们的idhubu相同，并且与“c”不同，说明采用copy方式会将对象拷贝一份到新的内存地址中。但copy和deepcopy有什么区别呢？接着往下实验

从红色框出来处可以看见，虽然使用copy()方法，变量“i”指向的内存和“g”不再相同，但是“i”和“g”第二层列表还是同一个地址。但是deepcopy()方法第二层列表的地址也和“g”不同了。
所以我们说，copy()是浅拷贝，不管对象多么复杂，都只拷贝第一层。

deepcopy()是深拷贝，完全复制原变量的所有层的所有数据，在内存中生成一套完全相同的内容。