Python 函数引用传参
在 Python 中，函数参数可以通过值传递或引用传递的方式进行传递。在引用传递中，函数的参数是原始值的引用，也就是说函数内部对参数的修改会影响到原始值。本文将详细介绍 Python 函数引用传参的概念，并通过代码示例加深理解。
值传递 VS 引用传递
在开始讨论 Python 函数引用传参之前，我们先来了解一下值传递和引用传递的概念。
值传递（Pass by Value）指的是将参数的值复制一份传递给函数，函数内部对参数的修改不会影响到原始值。当我们将一个变量作为参数传递给函数时，函数会创建该变量的一个副本，并将副本传递给函数。
引用传递（Pass by Reference）指的是将参数的引用传递给函数，函数内部对参数的修改会影响到原始值。当我们将一个可变对象（如列表、字典）作为参数传递给函数时，函数内部对该对象的修改会反映在原始值上。
在 Python 中，参数的传递方式是引用传递。这意味着当我们将一个对象作为参数传递给函数时，函数内部对该对象的修改会影响到原始值。
示例代码
下面的代码示例将演示 Python 函数引用传参的过程。我们定义一个函数 change_list，该函数接受一个列表作为参数，并将列表的第一个元素修改为指定的值。
def change_list(lst, value):
lst[0] = value
my_list = [1, 2, 3]
change_list(my_list, 10)
print(my_list) # 输出 [10, 2, 3]
在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 change_list 的函数，它接受两个参数 lst 和 value。在函数内部，我们将列表 lst 的第一个元素赋值为 value。
接下来，我们创建了一个名为 my_list 的列表，其中包含三个元素：1、2 和 3。然后，我们调用 change_list 函数，并将 my_list 和 10 作为参数传递给它。最后，我们打印输出了 my_list 的值，发现第一个元素已经被修改为 10。
这个例子证明了 Python 函数参数的引用传递特性。在函数内部，我们直接修改了 lst 参数所引用的列表对象，因此对 lst 的修改也会影响到原始的 my_list。
流程图
下面是上述示例代码的流程图表示：
flowchart TD
Start --> DefineFunction
DefineFunction --> DefineList
DefineList --> CallFunction
CallFunction --> ChangeList
ChangeList --> ModifyList
ModifyList --> PrintList
PrintList --> End
在流程图中，我们首先从 Start 节点开始，依次经过 DefineFunction、DefineList、CallFunction、ChangeList、ModifyList、PrintList 节点，最后到达 End 节点。
结论
Python 函数参数的传递方式是引用传递，这意味着函数内部对参数的修改会影响到原始值。这一特性在处理可变对象时非常有用，可以使我们在函数内部修改对象，而不需要通过返回值来传递修改后的对象。
然而，需要注意的是，在处理不可变对象（如数字、字符串）时，由于不可变对象的值无法直接修改，所以函数内部对参数的修改只会在函数内部生效，不会影响到原始值。
希望通过本文的介绍，你对 Python 函数引用传参有了更深入的理解。
