Question

Python里面的函数怎么按引用传递参数

Answer 1

如果你用C给Matlab写过MEX程序，那么这个问题是很容易理解的（好像每次讨论Python问题时我总是把Matlab搬了出来…… 《在Matlab中把struct当成Python中的Dictionary使用》《Matlab和Python的几种数据类型的比较》）。
既然提到了MEX，就简单说一下：
一个Matlab可能形如
function ret=add3(a,b,c)
如果在C的层面实现这个函数，就会看到另一种景象：
void mexFunction(int nlhs,mxArray * plhs[],int nrhs,const mxArray * prhs[])
a,b,c三个参数的地址放在一个指针数组里，然后把这个指针数组的首地址作为参数prhs传递给函数，这说明Matlab函数的参数是传递指针的，而不是值传递。
纵然是传递的指针，但是却不能在函数里改变实参的值，因为标记为“const”了。
Python是开放源码的，我没有看。所以下面很多东西是猜的。
Python在函数的参数传递时用的什么手法？实验一下（使用ActivePython2.5）：
首先介绍一个重要的函数：
>>> help(id)
Help on built-in function id in module __builtin__:
id(...)
id(object) -> integer
Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among
simultaneously existing objects. (Hint: it's the object's memory address.)
看最后括号里那句：Hint:it's the object's address.（它是对象的地址）
有了这个函数，下面的事情就方便多了。
>>> a=0
>>> id(a)
3630228
>>> a=1
>>> id(a)
3630216
可以看出，给a赋一次值，a的address就改变了。在C的层面看，（也许真实情况不是下面的样子，但作为一个类比应该还是可以的）：
void * pa;
pa=malloc(sizeof(int));
*(int *)pa=0;
free(pa);
pa=malloc(sizeof(int));
*(int *)pa=1;
Python中每次赋值会改变变量的address，分配新的内存空间，所以Python中对于类型不像C那样严格要求。
下面看看Python函数参数传递时到底传的什么：
有一个函数：
>>> def changeA(a):
... print id(a)
... a=100
... print id(a)
设定一个变量var1：
>>> var1=10
>>> id(var1)
3630108
>>> changeA(var1)
3630108
3631012
>>> var1
10
调用函数后，从两次print的结果可以看出，传递确实是地址。但是即便如此，在函数内对形参的修改不会对实参造成任何实质的影响，因为对形参的重新赋值，只是改变了形参所指向的内存单元（changeA里两次调用print id(a)得到不同的结果），却没有改变实参的指向。在C的层面看也许类似下面的情节：
void changeA(void * pa)
{
pa=malloc(sizeof(int));
*(int *)pa=100;
free(pa);
}
精通C的你一眼就看出这个函数永远也改变不了它外面的世界。
也就是说虽然传递的是地址，但像changeA这样的函数改变不了实参的值。
也许会感到困扰？不，我已经在Matlab中习惯了。
一个最典型的例子就是Matlab中删除结构体成员的rmfield函数（参见《Matlab笔记三则》），
（Matlab版本7.0.1）
如果想删除结构体patient的name成员，用
rmfield(patient, 'name');
是永远达不到目的的（就像试图用双手抓住自己的领子，把自己提到空中）；
迷途知返的做法是：
patient = rmfield(patient, 'name');