本文主要向大家介绍了Python语言参数传递，既不是传值也不是传引用，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习Python语言有所帮助。

面试的时候，有没有被问到Python传参是传引用还是传值这种问题？有没有听到过Python传参既不是传值也不是传引用这种说法？一个小小的参数默认值也可能让代码出现难以查找的bug？
如果你也遇到过上面的问题，不妨我们来探究下Python函数传递的种种。
  万物皆对象
Python中有一个非常重要的概念——万物皆对象，无论是一个数字、字符串，还是数组、字典，在Python中都会以一个对象的形式存在。
a = 123
对于上面这行代码，在Python看来就是创建一个PyObject对象，值为123，然后定义一个指针a，a指向这个PyObject对象。
  可变对象和不可变对象
Python中的对象分为两种类型，可变对象和不可变对象，不可变对象指tuple、str、int等类型的对象，可变对象指的是dict、list、自定义对象等类型的对象，我们用一段代码说明他们的区别。
a = [1, 2, 3]
print(id(a))  # 2587116690248
a += [4]
print(id(a)) # 2587116690248

b = 1
print(id(b)) # 2006430784
b += 1
print(id(b)) # 2006430816
上面代码中我们分别定义了一个可变对象和一个不可变对象，并且对他们进行修改，打印修改前后的对象标识可以发现，对可变对象进行修改，变量对其引用不会发生变化，对不可变对象进行修改，变量引用发生了变化。

上图是一个可变对象，当修改对象时，例如删除数组中的一个元素，实际上把其中一个元素从对象中移除，对象本身的标识是不发生变化的。

改变一个不可变对象时，例如给一个int型加2，语法上看上去是直接修改了i这个对象，但是如前面所说，i只是一个指向对象73的一个变量，Python会将这个变量指向的对象加2后，生成一个新的对象，然后再让i指向这个新的对象。
  参数传递时的表现
了解了对象的原理后，我们就可以来尝试理解一下参数传递时他们的不同表现了。
a = [1, 2, 3]
print(id(a))  # 1437494204232
def mutable(a):
    print(id(a))  # 1437494204232
    a += [4]
    print(id(a))  # 1437494204232
mutable(a)

b = 1
print(id(b))  # 2006430784
def immutable(b):
    print(id(b))  # 2006430784
    b += 1
    print(id(b))  # 2006430816
immutable(b)
通过上面的代码可以看出，修改传进的可变参数时，会对外部对象产生影响，修改不可变参数时则不会影响。
概括地说，Python参数传递时，既不是传对象也不是传引用，之所以会有上述的区别，跟Python的对象机制有关，参数传递只是给对象绑定了一个新的变量（实际上是传递C中的指针）。
  参数传递时的坑
理解了参数传递的逻辑，我们需要注意一下这种逻辑可能引发的问题。
def test(b=[]):
    b += [1]
    print(b)

test()  # [1]
test()  # [1, 1]
test()  # [1, 1, 1]
上面的代码的输出，按照可变对象传参的逻辑，应该每次调用都输出1才对，而实际输出看上去好像默认参数好像只生效了一次。原因在于Python的函数也是对象（万物皆对象），这个对象只初始化一次，加上参数又是不可变对象，所以每次调用实际上都修改的是一个对象。
解决这个问题，推荐再参数传递可变对象时，默认值设置为None，在函数内部对None进行判断后再赋予默认值。
def test(b=None):
    b = b or []
    b += [1]
    print(b)

test()  # [1]
test()  # [1]
test()  # [1]
再看一段代码。
i = 1
def test(a=i):
    print(a)

i = 2
test()  # 1
由于参数默认值是在函数定义时而不是函数执行时确定的，所以这段代码test方法的参数默认值时1而不是2。    

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