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刚刚发现 Python 的参数传递机制很有意思，值得专门写个博客记录一下。
在 C/C++ 中，有两种参数传递方式：值传递 (pass by value) 和引用传递 (pass by reference)。
- 值传递：传入函数的实参被复制给该函数的形参。形参是局部变量，函数运行完成后，这些局部变量的内存被释放，不会影响函数外部实参的值。
- 引用传递：将实参的地址传入函数中，可以在函数内部直接通过这个地址修改实参。
由于值传递会复制传入的参数，因此形参地址和实参地址是不同的，例如：
#include<stdio.h>int f(int a){printf("In f: &a=%pn", &a);
}int main(){int a = 3;printf("In main: &a=%pn", &a);f(a);return 0;
}
// 运行结果
// In main: &a=0x7ffefede5954
// In f: &a=0x7ffefede593c但在 Python 中，参数传递的规则却不太一样：
def f(a):print("In f: id(a)={}".format(id(a)))def main():a = 3print("In main: id(a)={}".format(id(a)))f(a)if __name__=='__main__':main()# 运行结果
# In main: id(a)=94285635591488
# In f: id(a)=94285635591488f 中的id(a)竟然与 main 中的id(a)是一样的！那在 f 中改变 a 的值，岂不是会影响到 main 中 a 的值吗？（并不会）。
我们进一步发现：当 a 在 f 中没有被改变的时候，f 中的 id(a) 与 main 中的 id(a) 相同，而一旦 f 内部改变了 a 的值，这两个 id 就不同了：
def f(a):print("In f before change: id(a)={}".format(id(a)))a += 1print("In f after change: id(a)={}".format(id(a)))def main():a = 3print("In main before call f: id(a)={}".format(id(a)))f(a)print("In main after call f: id(a)={}".format(id(a)))if __name__=='__main__':main()# 结果
# In main before call f: id(a)=94870107749696
# In f before change: id(a)=94870107749696
# In f after change: id(a)=94870107749728
# In main after call f: id(a)=94870107749696这一规则，适用于 python 中的所有不可变对象（immutable objects），例如 int, float, bool, string, unicode, tuple 等等一旦被创建，就无法（在原地址上）被修改的对象：
In [1]: a = "hello world" In [2]: a[0] = "H"
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-437f77eddd3c> in <module>
----> 1 a[0] = "H"TypeError: 'str' object does not support item assignment
而对于 python 中的可变对象（mutable objects），例如 list, dict, set 以及用户自定义的类，等可以修改其状态的对象，传递规则又有不同：
def f(a):print("In f before change: id(a)={}".format(id(a)))a.append(1)print("In f after change: id(a)={}".format(id(a)))def main():a = [1, 2, 3]print("In main before call f: id(a)={}".format(id(a)))f(a)print("In main after call f: id(a)={}".format(id(a)))if __name__=='__main__':main()# 结果
# In main before call f: id(a)=140263104163584
# In f before change: id(a)=140263104163584
# In f after change: id(a)=140263104163584
# In main after call f: id(a)=140263104163584我们发现，修改了 list 后，它的 id 并不会改变。类似 C/C++ 中的引用传递，此时在 f 中对 a 做的改变，将影响到 main 中的 a。但这和引用传递也有明显区别，例如在 f 中为 a 赋值一个新的 list，main 中的 a 是不会受到影响的：
def f(a):a = [4, 5]print("In f: a={}".format(a))def main():a = [1, 2, 3]f(a)print("In main: a={}".format(a))if __name__=='__main__':main()# 结果
# In f: a=[4, 5]
# In main: a=[1, 2, 3]原因是，f 中的 a=[4, 5] 相当于把局部变量 a 绑定了一个新的 list 对象，这个 a 所指向的内存，已经不是 main 中的 a 所指向的那块内存了。由于 list 是可变对象， a.append(5) 并不会开辟一块新的内存，而是会在原内存位置的对象上增加一个元素。
综上，不能简单地将“值传递”或者“引用传递”的概念套用到 Python 中，Python 中的参数传递机制，更类似于“内存传递”。当这块内存存储的是可变对象时，可以直接在它上面做修改；当这块内存存储的是不可变对象时，修改某个变量，本质上并没有修改这块内存的数据，而是开辟了一块新的内存，将新内存赋值给该变量，而旧内存则被垃圾回收了。