Python 中的参数传递、返回值、浅拷贝、深拷贝

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

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