python函数的参数传递

我们已经接触过函数(function)的参数(arguments)传递。当时我们根据位置，传递对应的参数。我们将接触更多的参数传递方式。

第一个例子，我们将一个整数变量传递给函数，函数对它进行操作，但原整数变量a不发生变化。

第二个例子，我们将一个表传递给函数，函数进行操作，原来的表b发生变化。

对于基本数据类型的变量，变量传递给函数后，函数会在内存中复制一个新的变量，从而不影响原来的变量。（我们称此为值传递）

但是对于表来说，表传递给函数的是一个指针，指针指向序列在内存中的位置，在函数中对表的操作将在原有内存中进行，从而影响原有变量。 （我们称此为指针传递），指针是C/C++语言中的重要概念，有关指针的概念可以到网上搜索相关资料。 这里记住的是类型是属于对象的，而不是变量。而对象有两种,“可更改”（mutable）与“不可更改”（immutable）对象。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。(这就是这个问题的重点)

当一个引用传递给函数的时候,函数自动复制一份引用,这个函数里的引用和外边的引用没有半毛关系了.所以第一个例子里函数把引用指向了一个不可变对象,当函数返回的时候,外面的引用没半毛感觉.而第二个例子就不一样了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和定位了指针地址一样,在内存里进行修改. stackoverflow

位置传递： 代码如下:

在调用f时，1，2，3根据位置分别传递给了a,b,c。

关键字传递

有些情况下，用位置传递会感觉比较死板。关键字(keyWord)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。依然沿用上面f的定义，更改调用方式： 代码如下:

关键字传递可以和位置传递混用。但位置参数要出现在关键字参数之前： 代码如下:

参数默认值

在定义函数的时候，使用形如a=19的方式，可以给参数赋予默认值(default)。如果该参数最终没有被传递值，将使用该默认值。 代码如下:

在第一次调用函数f时， 我们并没有足够的值，c没有被赋值，c将使用默认值10. 第二次调用函数的时候，c被赋值为1，不再使用默认值。

包裹传递 在定义函数时，我们有时候并不知道调用的时候会传递多少个参数。这时候，包裹(packing)位置参数，或者包裹关键字参数，来进行参数传递，会非常有用。 下面是包裹位置传递的例子： 代码如下:

两次调用，尽管参数个数不同，都基于同一个func定义。在func的参数表中，所有的参数被name收集，根据位置合并成一个元组(tuple)，这就是包裹位置传递。 为了提醒Python参数，name是包裹位置传递所用的元组名，在定义func时，在name前加*号。 下面是包裹关键字传递的例子： 代码如下:

与上面一个例子类似，dict是一个字典，收集所有的关键字，传递给函数func。为了提醒Python，参数dict是包裹关键字传递所用的字典，在dict前加**。 包裹传递的关键在于定义函数时，在相应元组或字典前加*或**。

解包裹

*和**，也可以在调用的时候使用，即解包裹(unpacking), 下面为例： 代码如下:

在这个例子中，所谓的解包裹，就是在传递tuple时，让tuple的每一个元素对应一个位置参数。在调用func时使用*，是为了提醒Python：我想要把args拆成分散的三个元素，分别传递给a,b,c。（设想一下在调用func时，args前面没有*会是什么后果？） 相应的，也存在对词典的解包裹，使用相同的func定义，然后： 代码如下:

在传递词典dict时，让词典的每个键值对作为一个关键字传递给func。

混合 在定义或者调用参数时，参数的几种传递方式可以混合。但在过程中要小心前后顺序。基本原则是，先位置，再关键字，再包裹位置，再包裹关键字，并且根据上面所说的原理细细分辨。 注意：请注意定义时和调用时的区分。包裹和解包裹并不是相反操作，是两个相对独立的过程。