Python对象传递揭秘： immutable与mutable的区别

在Python的世界里，"参数传递"这个概念常常被称为"黑魔法"，因为它的行为有时可能让人感到困惑。Python中的对象概念深入人心，一切都可以视为对象，包括数字、字符串、函数甚至类。"万物皆对象"这一说法体现在`class A: pass`创建的`A()`实例，以及`def Func(): pass`定义的函数都是对象。 Python中的参数传递主要有两种方式：传值（call by value）和传引用（call by reference）。然而，Python的实际行为并非那么简单，它实际上是一种混合模式，主要取决于对象的类型。对于不可变对象（如整数、浮点数、布尔值和元组），Python采用的是"隐式传值"，实际上是传递对象的值（一个不可变的副本），即使修改这些对象的副本，原对象保持不变。例如： ```python a = 3 b = a b = 3 + 1 # 虽然看似改变了b，但a仍然是3，因为整数加法返回新对象 ``` 当我们尝试改变元组的元素，如`a = (1, 2, 3)`，会抛出`TypeError`，因为元组是不可变的。 另一方面，可变对象（如列表、字典、集合和大部分自定义类的实例）则是通过引用传递。这意味着对这些对象的修改会影响到原始变量，因为它们的内部状态可以被改变： ```python a = [] b = a b.append(1) # a也被改变了，因为它是可变的列表 ``` Python中，基本数据类型的+运算符实际上返回的是新对象，而不是改变原对象，这可以通过`id()`函数验证，它会返回对象的唯一标识： ```python a = 3 b = a + 1 print(id(a), id(b)) # 输出不同的id，表明a和b指向的是不同对象 ``` 总结来说，Python中的参数传递并不是简单地按值或引用，而是根据对象的可变性来决定。理解这一点有助于我们更深入地掌握Python的动态特性，避免在实际编程中遇到意外的副作用。通过区分 immutable 和 mutable 对象，程序员能够更好地控制代码的行为和性能。