python参数引用

1. python 定义的函数的参数传递是怎么样的

Python变量没有赋值，都是引用。

大多语言，是声明一个变量，给它分配一个空间保存一个值，也就是赋值。

Python则是给一个值分配一个空间，变量=这个值，只是这个变量引用了这个值的地址，也就是说，a=1,b=1,c=1,Python只分配了一个空间，保存这个值1。 a,b,c都引用了这个地址。

2. python脚本入参的单、双引号

Linux的shell中存在一些特殊字符（保留字），我们将这些具有一些特殊功能的字符叫做meta（元字符），还有一些普通的，没有特殊功能的字符我们叫做literal（文字）。bash中，常使用的引用有如下三种方法：

    1、单引号：单引号中的所有meta均被当作普通字符使用。

    2、双引号：在双引号中的大部分meta都被当作普通字符，但某些字符的功能保留（如$）。

    3、反斜线：只有紧接在反斜线（跳脱字符）之后的单一meta才被当作普通字符。

Windows的cmd下，同样也有类似的概念。单引号和双引号有时候没有区别（可以使用任意一个），有时候只能用特定的一个。

这篇文章主要记录python脚本入参带有&&符号时，在Linux和Windows平台的不同表现。

编写python脚本quote.py，内容如下：

$ cat quote.py

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys

print(sys.argv[1])

1、参数不使用引号

$ python quote.py whoami&&whoami

whoami

sunday

可以看出，第一个whoami被当作入参传给脚本，第二个whoami当作bash命令，在终端执行。

2、参数使用单引号

$ python quote.py 'whoami&&whoami'

whoami&&whoami

可以看出，&&被当作普通字符，whoami&&whoami作为参数传给了脚本。

3、参数使用双引号

$ python quote.py "whoami&&whoami"

whoami&&whoami

可以看出，&&被当作普通字符，whoami&&whoami作为参数传给了脚本。

在Windows执行脚本，用户为winsunday：

1、参数不使用引号

C:\test>python quote.py whoami&&whoami

whoami

winsunday

可以看出，第一个whoami被当作入参传给脚本，第二个whoami当作CMD命令，在终端执行。

2、参数使用单引号

C:\test>python quote.py 'whoami&&whoami'

'whoami

'whoami'' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序

或批处理文件。

可以看出，单引号被当作普通字符，&&对命令进行了分割，'whoami作为第一个参数被传给脚本；whoami'被认为是一个命令进行执行（报错了）。

3、参数使用双引号

C:\test>python quote.py "whoami&&whoami"

whoami&&whoami

可以看出，双引号时&&被当作普通字符，whoami&&whoami作为整体被传给脚本。

3. Python 的函数是怎么传递参数的

对象vs变量
在python中，类型属于对象，变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。所以，希望大家在看到一个python变量的时候，把变量和真正的内存对象分开。
类型是属于对象的，而不是变量。
这样，很多问题就容易思考了。
例如：

对象vs变量
12
nfoo = 1 #一个指向int数据类型的nfoo（再次提醒，nfoo没有类型）lstFoo = [1] #一个指向list类型的lstFoo，这个list中包含一个整数1

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
对应于上一个概念，就必须引出另了另一概念，这就是可更改（mutable）对象与不可更改（immutable）对象。
对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实，在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。那么，这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢？
可更改vs不可更改
12345
nfoo = 1nfoo = 2lstFoo = [1]lstFoo[0] = 2

代码第2行中，内存中原始的1对象因为不能改变，于是被“抛弃”，另nfoo指向一个新的int对象，其值为2
代码第5行中，更改list中第一个元素的值，因为list是可改变的，所以，第一个元素变更为2。其实应该说，lstFoo指向一个包含一个对象的数组。赋值所发生的事情，是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素，但是对于lstFoo本身来说，所指向的数组对象并没有变化，只是数组对象的内容发生变化了。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。
如下图所示：

Python的函数参数传递：传值？引用？
对于变量（与对象相对的概念），其实，python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作，用C++的方式理解，就是对void*赋值。如果这个变量的值不变，我们看似就是引用，如果这个变量的值改变，我们看着像是在赋值。有点晕是吧，我们仍旧据个例子。
不可变对象参数调用
12345
def ChangeInt( a ): a = 10nfoo = 2 ChangeInt(nfoo)print nfoo #结果是2

这时发生了什么，有一个int对象2，和指向它的变量nfoo，当传递给ChangeInt的时候，按照传值的方式，复制了变量nfoo的值，这样，a就是nfoo指向同一个Int对象了，函数中a=10的时候，发生什么？（还记得我上面讲到的那些概念么），int是不能更改的对象，于是，做了一个新的int对象，另a指向它（但是此时，被变量nfoo指向的对象，没有发生变化），于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值，看起来像C++中的传值方式。
可变对象参数调用
12345
def ChangeList( a ): a[0] = 10lstFoo = [2]ChangeList(lstFoo )print nfoo #结果是[10]

当传递给ChangeList的时候，变量仍旧按照“传值”的方式，复制了变量lstFoo 的值，于是a和lstFoo 指向同一个对象，但是，list是可以改变的对象，对a[0]的操作，就是对lstFoo指向的对象的内容的操作，于是，这时的a[0] = 10，就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素，所以，再次输出lstFoo 时，显示[10]，内容被改变了，看起来，像C++中的按引用传递。

4. python怎么传参

Python函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递
机制有两种：值传递和引用传递。值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开
辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值，从而成为了实参的一个副本。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作
为局部变量进行，不会影响主调函数的实参变量的值。（推荐学习：Python视频教程）
引用传递(pass-by-reference)过程中，被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函
数放进来的实参变量的地址。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址，即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量。正
因为如此，被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量。

5. Python的函数和参数

parameter 是函数定义的参数形式
argument 是函数调用时传入的参数实体。

对于函数调用的传参模式，一般有两种：

此外，

也是关键字传参

python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 ， 仅位置参数 ， 仅关键字参数 ， 可变位置参数 ， 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念，python语法中暂时没有这样的设计。
通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。

既可以用关键字又可以用位置调用

或

这种方式的定义只能使用关键字传参的模式

f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等价的

网络模块request的request方法的设计
多数的可选参数被设计成可变关键字参数

有多种方法能够为函数定义输出：

非常晦涩

如果使用可变对象作为函数的默认参数，会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。
例子1：

addItem方法的data设计了一个默认参数，使用不当会造成默认参数被共享。
python里面，函数的默认参数被存在__default__属性中，这是一个元组类型
例子2：

在例子1中，默认参数是一个列表，它是mutable的数据类型，当它写进 __defauts__属性中时，函数addItem的操作并不会改变它的id，相当于 __defauts__只是保存了data的引用，对于它的内存数据并不关心，每次调用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的数据，它是一个共享数据。
如果默认参数是一个imutable类型，情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。

例子1中，连续调用addItem('world') 的结果会是

而不是期望的

6. python中变量的引用、可变和不可变类型、局部变量和全局变量

变量的引用

变量和数据都是保存在内存中的

变量和数据是分开存储的

数据保存在内存中某个位置，通过地址来标记

变量保存的是数据的地址，通过地址可以找到数据在内存空间的位置

把变量保存数据地址的过程称为引用

变量的重新赋值修改的是变量中引用数据的内存地址

变量之间的赋值实际是引用的传递

函数参数的传递，本质也是引用的传递

函数的返回值本身也是引用的传递

可变和不可变类型

不可变类型，内存中的数据不允许被修改：数字类型（int,bool,float,complex,long(2,x)、字符串、元组（tuple）

可变类型，内存中的数据可以被修改：列表list、字典dict

无论是可变还是不可变数据类型，通过赋值语句，都会改变变量的引用

Hash函数只能接收不可变数据类型，字典的键也只能是不可变数据类型，字典的value值可以是任意数据类型

局部变量

1.在函数内部定义的变量就是局部变量（作用范围只能是当前函数内部）

2.在函数外部无法直接访问局部变量

3.不同的函数中可以定义同名的局部变量

4.局部变量的生命周期：从定义变量时开始，到函数运行结束

全局变量

1.在所有函数外边定义的变量就是全局变量

2.让所有函数都能访问到，可以作为函数通信的桥梁

3.一般情况下，为了和普通变量的区别，需要加上g_或gl_前缀

4.全局变量一般放在所有函数的最上面

5.在函数内部修改全局变量，必须要加上global关键字，如果不加global只是定义了一个同名的局部变量

函数的多个返回值

7. Python函数的参数类型

Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数，本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。

必选参数（Required arguments）是必须输入的参数，比如下面的代码，必须输入2个参数，否则就会报错：

其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数，比如可以通过如下方式调用：

执行结果：

可选参数（Optional arguments）可以不用传入函数，有一个默认值，如果没有传入会使用默认值，不会报错。

位置参数（positional arguments）根据其在函数定义中的位置调用，下面是pow()函数的帮助信息:

x，y，z三个参数的的顺序是固定的，并且不能使用关键字：

输出：

在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ，这是python内置函数的语法定义，Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数：

星号前面的参数为位置参数或者关键字参数，星号后面是强制关键字参数，具体介绍见强制关键字参数。

python3.8版本引入了强制位置参数（Positional-Only Parameters），也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了，可以写成如下形式：

来看下面的例子：

python3.8运行：

不能使用关键字参数形式赋值了。

可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的，可以是0-n个，使用星号（ * ）将输入参数自动组装为一个元组（tuple）：

执行结果：

关键字参数（keyword argument）允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中，使用双星号（ ** ），在函数内部自动组装为一个字典。

执行结果：

上面介绍的参数可以混合使用：

结果：

注意：由于传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。

强制关键字参数（Keyword-Only Arguments）是python3引入的特性，可参考：https://www.python.org/dev/peps/pep-3102/。 使用一个星号隔开：

在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数，必须以指定参数名的方式传参，如果强制关键字参数没有设置默认参数，调用函数时必须传参。

执行结果：

也可以在可变参数后面命名关键字参数，这样就不需要星号分隔符了：

执行结果：

在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 （pass by object reference），在编写函数的时候需要特别注意。

先来看个例子：

执行结果：

l1 和 l2指向相同的地址，由于列表可变，l1改变时，l2也跟着变了。

接着看下面的例子：

结果：

l1没有变化！为什么不是[1, 2, 3, 4]呢？

l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表，并让 l 指向这个新的对象，l1没有进行任何操作，因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值，需要加一个返回值：

结果：

下面的代码执行结果又是什么呢？

执行结果：

和第一个例子一样，l1 和 l2指向相同的地址，所以会一起改变。这个问题怎么解决呢？

可以使用下面的方式：

也可以使用浅拷贝或者深度拷贝，具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。

本文主要介绍了python函数的几种参数类型：必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数，注意他们不是完全独立的，比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数，位置参数可以是必选参数或者可选参数。

另外，python中的参数传递属于对象的 引用传递 ，在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意，如有必要，使用python的拷贝方法。

参考文档：

--THE END--

8. python函数的参数传递是传值还是传引用

那要看数据类型了，int，float，str这种就是传值，list，dict，类的实例，自定义对象都是穿引用。

下面是示例代码：

defchange(int1,float1,str1,dict1,obj1,list1):
int1+=1
float1+=1
str1+='changed'
dict1['none_exist_key']='none_exist_value'
obj1=None
list1.append('change')
classobj:
pass
int1=0
float1=0.0
str1='origin'
dict1={'key':'value'}
obj1=obj()
list1=['only_element']
print(int1)
print(float1)
print(str1)
print(dict1)
print(obj1)
print(list1)
change(int1,float1,str1,dict1,obj1,list1)
print('afterchange')
print(int1)
print(float1)
print(str1)
print(dict1)
print(obj1)
print(list1)

不明白可追问