1. Python 的参数传递
Python的参数传递,无法控制引用传递还是值传递。对于不可变对象(数字、字符、元组等)的参数,更类似值传递;对于可变对象(列表、字典等),更类似引用传递。
def fun1(n): print(n) # n在没修改前,指向的地址和main函数中n指向的地址相同 n = 20 # n在修改后,指向的地址发生改变,相当于新建了一个值为20的参数n def fun2(l): print(l) # l在没修改前,指向的地址和main函数中l指向的地址相同 l = [5,6,7,8,9] # l在修改后,指向的地址和main函数中l指向的地址仍相同,此时main函数中l的值也会改变 if __name__=="__main__": n = 10 l = [1,2,3,4,5] fun1(n) fun2(l) print(n) # n的值还是10 print(l) # l的值在fun2()中已经被改变
2. Python 的返回值
Python的返回值,无法控制引用传递还是值传递。对于不可变对象(数字、字符、元组等)的参数,更类似值传递;对于可变对象(列表、字典等),更类似引用传递。
str1 = 'hi' l1 = [1,2,3,4,5] def fun1(): return str1 def fun2(): return l1 str2 = fun1() # 此时,str1 和 str2 的指向地址是相同的 str2 = 'hello' # 修改后,str2 指向的地址发生改变,相当于新建了一个值为`hello`的变量 l2 = fun2() # 此时,l1 和 l2 的指向地址是相同的 l2 = [6,7,8,9] # 修改后,l2 指向的地址仍相同,修改 l2 会影响到 l1
3. Python 的浅拷贝和深拷贝
对于不可变对象(数字、字符、元组等),直接赋值的结果和深拷贝一致;对于可变对象(列表、字典等),直接赋值、浅拷贝、深拷贝结果不同。
# 不可变对象(数字、字符、元组等)的例子 a = 100 b = a b = 30 print('a: ', a) print('b: ', b) # 结果: # a = 100 # b = 30 # 可变对象(列表、字典等)的例子 import copy dict1 = {1:1, 'user':'test', 'num':[1, 2, 3]} dict2 = dict1 # 直接赋值,两个字典指向地址一致 dict3 = dict1.copy() # 浅拷贝,只拷贝到原对象 dict4 = copy.deepcopy(dict1) # 深拷贝,除了拷贝原对象,也会拷贝子对象 dict1[1] = 11 dict1['user'] = '123' dict1['num'].remove(1) print('原字典修改后:',dict1) print('直接赋值:',dict2) print('浅拷贝:',dict3) print('深拷贝:',dict4) # 结果 # 原字典修改后:{1:11,'user': '123', 'num': [2, 3]} # 直接赋值:{1:11,'user': '123', 'num': [2, 3]} # 浅拷贝:{1:1,'user': 'test', 'num': [2, 3]} # 深拷贝:{1:1,'user': 'test', 'num': [1, 2, 3]}
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 中的参数传递、返回值、浅拷贝、深拷贝,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com
暂无“Python 中的参数传递、返回值、浅拷贝、深拷贝”评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年01月11日
2025年01月11日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]