今天我们来聊聊一个新手容易混淆的问题，Python的引用传递。相信用过Java、C++的人在使用python传参时，总会有些困惑，明明写的是传引用，但是结果和预期不一样。其实这个问题我们需要先搞清楚一个问题：Python的变量机制，从根上就和其它的语言不一样。pass by reference的核心逻辑是给函数传递的是原始变量的内存地址，函数内部对参数做的任何操作，都会直接影响到外部的原始变量。值传递的逻辑和引用传递完全相反，它给函数传递的不是原始变量，而是原始变量的副本，函数内部操作的是副本，不论如何修改，都不会改变原始变量的值：def function(int_val): int_val += 100 # 操作的是副本 print("函数内部的值：", int_val)int_val = 100print("调用函数前：", int_val)function(int_val)print("调用函数后：", int_val)
调用函数前： 100函数内部的值： 200调用函数后： 100
def function(list_val): list_val.append('B') # 操作的是原始对象（通过内存地址） print("函数内部的列表：", list_val)list_val = ['A']print("调用函数前：", list_val)function(list_val)print("调用函数后：", list_val)
调用函数前： ['A']函数内部的列表： ['A', 'B']调用函数后： ['A', 'B']
我们传递的列表list_val = ['A']，函数内部给列表添加了元素B，外部的原始列表也跟着变了，因为这里传递的是列表的内存地址，函数操作的是原始对象本身。为什么Python会这样呢？因为Python中万物皆对象，不管是int、str这样的基础类型，还是list、dict这样的复杂类型，本质上是对象，而每个对象都有三个核心属性，我们可以用python内置函数，直接查看这三个属性：# 定义一个列表对象（可变对象）list_val = [1, 2, 3]# 1. 查看身份（内存地址）：用 id() 函数print(id(list_val)) # 输出示例：3578332784044（每个人的输出会不一样）# 2. 查看类型：用 type() 函数print(type(list_val)) # 输出：<class 'list'># 3. 查看内容：直接打印对象print(list_val) # 输出：[1, 2, 3]
Python函数传参时，传递的永远是对象的引用，但最终是否会修改原始对象，取决于对象是否可变：不可变对象 int、str、tuple,无法修改对象本身，函数内部看似可以修改，其实是创建了一个新对象，所以原始对象不变；可变对象list、dict、set可以直接修改对象的内容，函数内部通过引用操作原始对象，所以原始对象会被改变。其实很多新手踩坑，都是因为把 Python 的变量机制，和 Java、C++ 的变量机制混为一谈了——Python 没有“变量声明”，变量只是“对象的标签”，而不是“内存容器”。搞懂这一点，不仅能明白传参逻辑，后续学习赋值、深浅拷贝时，也会轻松很多。
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