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Python函数参数传递机制详解（从新手到理解底层原理）

主机测评网
Python
2025-12-03
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在学习 Python 编程的过程中，很多初学者都会对“函数参数是如何传递的”感到困惑。有时候修改了函数内的参数，外部变量也会跟着变；有时候却不会。这背后其实隐藏着 Python 独特的参数传递机制。本文将用通俗易懂的方式，带你彻底搞懂 Python参数传递 的原理。

一、先看一个“奇怪”的例子

请看下面这段代码：

# 示例1：整数（不可变对象）def change_num(x):    x = 100    print("函数内 x =", x)a = 10change_num(a)print("函数外 a =", a)# 输出：# 函数内 x = 100# 函数外 a = 10

再看另一个例子：

# 示例2：列表（可变对象）def change_list(lst):    lst.append(4)    print("函数内 lst =", lst)my_list = [1, 2, 3]change_list(my_list)print("函数外 my_list =", my_list)# 输出：# 函数内 lst = [1, 2, 3, 4]# 函数外 my_list = [1, 2, 3, 4]

为什么第一个例子中 a 没变，而第二个例子中 my_list 却变了？这就要从 Python 的对象模型说起。

二、Python 中“一切皆对象”

在 Python 中，所有数据都是对象，包括数字、字符串、列表等。每个对象都有两个关键属性：

值（value）：对象存储的实际数据。
身份（id）：对象在内存中的唯一地址，可通过 id() 函数查看。

更重要的是，Python 将对象分为两类：

不可变对象（Immutable）：如 int、float、str、tuple。一旦创建，其值不能被修改。
可变对象（Mutable）：如 list、dict、set。创建后可以修改其内容。

Python函数参数传递机制详解（从新手到理解底层原理） Python参数传递可变对象不可变对象引用传递第1张

三、Python 参数传递的本质：传对象引用

Python 的参数传递既不是“传值”，也不是传统意义上的“传引用”，而是 “传对象引用”（Pass-by-object-reference）。

当你调用函数时，Python 会把实参的 对象引用 传递给形参。也就是说，形参和实参指向同一个对象。

但关键在于：如果你在函数内部 重新赋值 形参（如 x = 100），你只是让形参指向了一个新对象，而不会影响原来的实参。但如果你 修改对象本身的内容（如 lst.append()），因为对象是同一个，所以外部也能看到变化。

四、深入理解：不可变 vs 可变

1. 不可变对象（如 int、str）

由于不可变对象不能被修改，任何“修改”操作实际上都会创建一个新对象。因此，函数内部对形参的赋值不会影响外部。

a = 10print(id(a))  # 假设输出 1407...def func(x):    print(id(x))  # 和 a 的 id 相同    x = 20        # 创建新对象，x 指向新地址    print(id(x))  # 新 idfunc(a)print(a)  # 仍然是 10

2. 可变对象（如 list、dict）

可变对象可以在原地修改，因此通过形参调用其方法（如 .append()、.update()）会直接影响原始对象。

my_dict = {'a': 1}print(id(my_dict))def modify(d):    print(id(d))      # 和 my_dict 相同    d['b'] = 2        # 修改原对象    print(id(d))      # id 不变！modify(my_dict)print(my_dict)  # {'a': 1, 'b': 2}

五、如何避免意外修改？

如果你不希望函数修改原始的可变对象，可以在函数内部创建副本：

def safe_change(lst):    new_lst = lst.copy()  # 或 list(lst), lst[:]    new_lst.append(999)    return new_lstoriginal = [1, 2, 3]result = safe_change(original)print(original)  # [1, 2, 3] —— 未被修改print(result)    # [1, 2, 3, 999]