python 调用方法后形参的值被修改了

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mob64ca12e36a1d 2024-09-06 03:33:26 ©著作权

文章标签 不可变对象 ide Python 文章分类 Python 后端开发

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Python 调用方法后形参的值被修改了

在 Python 中，当我们定义一个函数并传递参数时，经常会遇到一个有趣且重要的概念：形参（函数参数）在函数内部的修改会影响实参（调用时传入的实际参数）。本文将详细探讨这一现象，包括相关的理论基础、代码示例以及如何避免潜在的问题。

理论基础

可变和不可变对象

在 Python 中，数据类型大致可分为两类：可变对象和不可变对象。

可变对象：如列表（list）、字典（dict）、集合（set）等。对这些对象的修改会反映到所有引用该对象的地方。
不可变对象：如字符串（str）、元组（tuple）、数字（int）、布尔值（bool）等。对这些对象的修改实际上是创建了一个新的对象，原对象保持不变。

参数传递

在 Python 中，所有的参数都是通过引用传递的。不论是可变还是不可变对象，参数在传递时都是对象引用的副本。在函数体内对引用对象的任何修改（对于可变对象）都会影响到外部对象，而对不可变对象的操作，则会创建新的对象。

代码示例

下面的代码示例将展示如何调用方法后形参的值被修改，并解释实现机制。

def modify_list(my_list):
    my_list.append(4)
    print(f"Inside function: {my_list}")

# 创建一个可变对象（列表）
original_list = [1, 2, 3]
print(f"Before function call: {original_list}")

# 调用方法
modify_list(original_list)

print(f"After function call: {original_list}")

输出结果

Before function call: [1, 2, 3]
Inside function: [1, 2, 3, 4]
After function call: [1, 2, 3, 4]

如上所示，original_list 在方法调用前后都发生了变化。这是因为 my_list 是指向 original_list 的引用，直接对 my_list 的操作会在原对象上生效。

不可变类型示例

接下来，我们看一个不可变对象的示例：

def modify_integer(num):
    num += 1
    print(f"Inside function: {num}")

# 创建一个不可变对象（整数）
original_num = 5
print(f"Before function call: {original_num}")

# 调用方法
modify_integer(original_num)

print(f"After function call: {original_num}")

输出结果

Before function call: 5
Inside function: 6
After function call: 5

这里，original_num 在函数执行后保持不变。因为整数是不可变的，函数内部的 num += 1 创建了一个新的整数对象，因此外部的 original_num 没有受到影响。

关系图

为了清晰了解 Python 函数参数的传递过程，以下是相关关系图：

erDiagram
    FUNCTION ||--o{ PARAMETER : accepts
    PARAMETER ||--o{ ARGUMENT : takes
    ARGUMENT ||--|| OBJECT : references

这个图示表示了函数、参数、实参和对象之间的关系。函数接受参数，参数针对外部的实参，而实参引用了具体的对象。

状态图

通过状态图，我们可以进一步理解在函数执行前后的状态变化：

stateDiagram
    [*] --> BeforeFunctionCall
    BeforeFunctionCall --> FunctionCall : call modify_list()
    FunctionCall --> InsideFunction : modify my_list
    InsideFunction --> AfterFunctionCall : return
    AfterFunctionCall --> [*]

在这个状态图中，我们可以观察到函数调用的两个主要阶段：函数调用前与调用后，以及函数内部的操作。

避免常见问题

在实际编程中，形参的值被修改可能导致意外的结果。下面提供一些建议，帮助避免潜在的问题：

复制数据：如果不希望影响原始数据，可以在函数中通过切片、copy() 方法或 copy.deepcopy() 进行对象的复制。

import copy

def safe_modify_list(my_list):
    my_list = copy.deepcopy(my_list)  # 深复制
    my_list.append(4)
    print(f"Inside function: {my_list}")

original_list = [1, 2, 3]
safe_modify_list(original_list)
print(f"After function call: {original_list}")