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深入理解Python参数传递机制（小白也能掌握的函数参数最佳实践）

主机测评网
Python
2025-12-21
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在学习 Python参数传递 的过程中，很多初学者常常对“传值”还是“传引用”感到困惑。其实，Python采用的是“传对象引用”的方式，理解这一点对于写出高效、安全的代码至关重要。本文将带你从基础到进阶，全面掌握 Python函数参数 的使用技巧和最佳实践。

一、Python参数传递的本质：传对象引用

Python中所有变量都是对象的引用。当你将一个变量作为参数传递给函数时，实际上是把该对象的引用传递进去。这既不是传统意义上的“传值”，也不是纯粹的“传引用”，而是“传对象引用”。

关键区别在于：对象是否可变（mutable）。常见的不可变对象包括 int、str、tuple；可变对象包括 list、dict、set 等。

深入理解Python参数传递机制（小白也能掌握的函数参数最佳实践） Python参数传递 Python函数参数可变对象传递不可变对象传递第1张

二、不可变对象的参数传递

当传递不可变对象（如整数、字符串）时，函数内部对参数的修改不会影响原始变量：

def modify_number(x):    x = x + 10    print(f"函数内 x = {x}")a = 5modify_number(a)print(f"函数外 a = {a}")# 输出：# 函数内 x = 15# 函数外 a = 5

这是因为 x = x + 10 创建了一个新的整数对象，并让局部变量 x 指向它，而原始变量 a 仍然指向原来的对象。这是 不可变对象传递 的典型表现。

三、可变对象的参数传递

当传递可变对象（如列表、字典）时，函数内部可以直接修改原始对象：

def modify_list(lst):    lst.append(4)    print(f"函数内 lst = {lst}")my_list = [1, 2, 3]modify_list(my_list)print(f"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]

这里，lst 和 my_list 指向同一个列表对象，因此 append 操作会直接影响原始列表。这种行为体现了 可变对象传递 的特性。

四、避免意外修改：防御性编程技巧

为了防止函数意外修改传入的可变对象，推荐使用以下方法创建副本：

# 方法1：使用切片（适用于 list）def safe_modify_list(lst):    lst = lst[:]  # 创建浅拷贝    lst.append(4)    return lst# 方法2：使用 copy 模块def safe_modify_dict(d):    import copy    d = copy.deepcopy(d)  # 深拷贝，适用于嵌套结构    d['new_key'] = 'value'    return d# 方法3：在函数定义时使用默认参数的替代方案def process_items(items=None):    if items is None:        items = []    items.append('processed')    return items

五、最佳实践总结

✅ 明确区分可变与不可变对象的行为差异。
✅ 对于可变对象，若不希望修改原数据，应在函数内部创建副本。
✅ 避免使用可变对象作为函数的默认参数（如 def f(x=[]) ），应使用 None 并在函数体内初始化。
✅ 使用类型提示（Type Hints）提高代码可读性和安全性。

from typing import List, Optionaldef add_item(items: Optional[List[str]] = None) -> List[str]:    if items is None:        items = []    items.append("new")    return items

掌握这些关于 Python参数传递 的核心概念和技巧，你就能写出更健壮、更可维护的函数。无论是处理简单的数值还是复杂的嵌套数据结构，都能游刃有余！