python3给函数传参 python 函数传参

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python函数传参是传值还是传引用

python中所有数据都是对象python3给函数传参，所以传参也是传的对象的引用，这个引用在函数执行前和执行后是不会被改变的，如：

num = 1

def change(num):

print(id(num))

num = 2

print(id(num))

执行change(num)后num的值还是1

可以看到在执行前num的id值（可以理解为内存地址）是某一值

但在执行change后，num的id值改变了，也就是说内部的num指向了另外的对象，而外部的num却还是指向原来的对象，所以值没有变python3给函数传参；

同理，如：

num_list = [1,2]

def change_list(num_list):

print(id(num_list))

num_list.append(3)

print(id(num_list))

可以看到执行change_list后num_list的id值没有改变，也就是说num_list是在原来的对象上添加了新的数据，外部的num_list也是指向这一对象，所以外部的num_list数据也添加了新的数据。

Python3脚本传参实战(2个方法3个传参列表的案例)

在一些测试平台对接时或者用例执行时python3给函数传参，或多或少会用到Python脚本传参python3给函数传参的问题。

test.py脚本

#!/usr/bin/python3

import sys

print ('参数个数为:', len(sys.argv), '个参数。')

print ('参数列表:', str(sys.argv))

print ('脚本名:', str(sys.argv[0]))

print ('第一个参数:', sys.argv[1])

执行python3 test.py arg1 arg2 arg3

参数个数为: 4 个参数。

参数列表: ['test.py', 'arg1', 'arg2', 'arg3']

脚本名: test.py

第一个参数: arg1

test.py脚本

#!/usr/bin/python3

import argparse

# 生成了一个命令行参数的对象

parser = argparse.ArgumentParser(description='Test for argparse')

parser.add_argument('--name', '-n', help='name属性，非必要参数')

parser.add_argument('--year', '-y', help='year 属性，非必要参数，但有默认值', default=2017)

parser.add_argument('--body', '-b', help='body属性，必要参数', required=True)

args = parser.parse_args()

print (args.year, args.name, args.body)

查看帮助python3 test.py --help

usage: test.py [-h] [--name NAME] [--year YEAR] --body BODY

Test for argparse

optional arguments:

-h, --help show this help message and exit

--name或-n NAME name属性，非必要参数

--year或-y YEAR year属性，非必要参数，但有默认值

--body或-b BODY body 属性，必要参数

执行python3 test.py --year 2021 -n robot --body "are you ok?"

2021 robot are you ok?

以方法2中的test.py脚本为例

python3 test.py --year 2021 --body [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

2021 ["test", "robot", "boy" ]

以方法1中的test.py脚本为例

python3 test.py [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

参数个数为: 2个参数。

参数列表: ['test.py', '[\"test\", \"robot\", \"boy\" ]']

脚本名: test.py

第一个参数: ["test", "robot", "boy" ]

其实此时传入的第一个参数是一个字符，需要转换为列表。

import json

json.loads(sys.argv[1])

test_arg.py脚本

#!/usr/bin/python3

import argparse

import os

# 生成了一个命令行参数的对象

parser = argparse.ArgumentParser(description='Test for argparse')

parser.add_argument('--body', '-b', help='body属性，必要参数', required=True)

args = parser.parse_args()

print (args.body)

command=python3 + ' ' + test_sys.py+ ' ' + args.body

print (command)

str=('command')

result=os.system(str)

test_sys.py脚本

#!/usr/bin/python3

import sys

import json

print ('第一个参数:', sys.argv[1])

print ('列表:', json.loads(sys.argv[1]))

执行python3 test_arg.py --body [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

python3 test_sys.py ["test", "robot", "boy" ]

test_sys.py执行报错，转json失败。

还记得我们案例2中，脚本的传入指定参数和实际传入参数嘛?

test_arg.py脚本我们稍微优化下，在传参前先字符替换下。

["test", "robot", "boy" ]转换为[\"test\", \"robot\",\"boy\" ]即可。

command.replace(' " ' , r ' \" ') 添加到command=之后，再次运行看看呢？

python怎么向类中的函数传递参数

Python中函数参数的传递是通过“赋值”来传递的。但这条规则只回答了函数参数传递的“战略问题”，并没有回答“战术问题”，也就说没有回答怎么赋值的问题。函数参数的使用可以分为两个方面，一是函数参数如何定义，二是函数在调用时的参数如何解析的。而后者又是由前者决定的。函数参数的定义有四种形式：

1. F(arg1,arg2,...)

2. F(arg2=value,arg3=value...)

3. F(*arg1)

4. F(**arg1)

第1 种方式是最“传统”的方式：一个函数可以定义不限个数参数，参数（形式参数）放在跟在函数名后面的小括号中，各个参数之间以逗号隔开。用这种方式定义的函数在调用的时候也必须在函数名后的小括号中提供相等个数的值（实际参数），不能多也不能少，而且顺序还必须相同。也就是说形参和实参的个数必须一致，而且想给形参1的值必须是实参中的第一位，形参与实参之间是一一对应的关系，即“形参1=实参1 形参2=实参2...”。很明显这是一种非常不灵活的形式。比如："def addOn(x,y): return x + y"，这里定义的函数addOn，可以用addOn(1,2)的形式调用，意味着形参x将取值1,主将取值2。addOn(1,2,3)和addOn (1)都是错误的形式。

第2种方式比第1种方式，在定义的时候已经给各个形参定义了默认值。因此，在调用这种函数时，如果没有给对应的形式参数传递实参，那么这个形参就将使用默认值。比如：“def addOn(x=3,y=5): return x + y”，那么addOn(6,5)的调用形式表示形参x取值6，y取值5。此外，addOn(7)这个形式也是可以的，表示形参x取值7，y取默认值5。这时候会出现一个问题，如果想让x取默认值，用实参给y赋值怎么办？前面两种调用形式明显就不行了，这时就要用到Python中函数调用方法的另一大绝招 ──关健字赋值法。可以用addOn(y=6)，这时表示x取默认值3，而y取值6。这种方式通过指定形式参数可以实现可以对形式参数进行“精确攻击”，一个副带的功能是可以不必遵守形式参数的前后顺序，比如：addOn(y=4,x=6)，这也是可以的。这种通过形式参数进行定点赋值的方式对于用第1种方式定义的函数也是适用的。

上面两种方式定义的形式参数的个数都是固定的，比如定义函数的时候如果定义了5个形参，那么在调用的时候最多也只能给它传递5个实参。但是在实际编程中并不能总是确定一个函数会有多少个参数。第3种方式就是用来应对这种情况的。它以一个*加上形参名的方式表示，这个函数实际参数是不一定的，可以是零个，也可以是N个。不管是多少个，在函数内部都被存放在以形参名为标识符的tuple中。比如：

对这个函数的调用addOn() addOn(2) addOn(3,4,5,6)等等都是可以的。

与第3种方式类似，形参名前面加了两个*表示，参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中。这时候调用函数必须采用key1=value1、key2=value2...的形式。比如：

1. def addOn(**arg):

2. sum = 0

3. if len(arg) == 0: return 0

4. else:

5. for x in arg.itervalues():

6. sum += x

7. return sum

那么对这个函数的调用可以用addOn()或诸如addOn(x=4,y=5,k=6)等的方式调用。

上面说了四种函数形式定义的方式以及他们的调用方式，是分开说的，其实这四种方式可以组合在一起形成复杂多样的形参定义形式。在定义或调用这种函数时，要遵循以下规则：

1. arg=value必须在arg后

2. *arg必须在arg=value后

3. **arg必须在*arg后

在函数调用过程中，形参赋值的过程是这样的：

首先按顺序把“arg”这种形式的实参给对应的形参

第二，把“arg=value”这种形式的实参赋值给形式

第三，把多出来的“arg”这种形式的实参组成一个tuple给带一个星号的形参

第四，把多出来的“key=value”这种形式的实参转为一个dictionary给带两个星号的形参。

例子：

1. def test(x,y=5,*a,**b):

2. print x,y,a,b

就这么一个简单函数，来看看下面对这个函数调用会产生什么结果：

test(1) === 1 5 () {}

test(1,2) === 1 2 () {}

test(1,2,3) === 1 2 (3,) {}

test(1,2,3,4) === 1 2 (3,4)

test(x=1) === 1 5 () {}

test(x=1,y=1) === 1 1 () {}

test(x=1,y=1,a=1) === 1 1 () {'a':1}

test(x=1,y=1,a=1,b=1) === 1 1 () {'a':1,'b':1}

test(1,y=1) === 1 1 () {}

test(1,2,y=1) === 出错，说y给赋了多个值

test(1,2,3,4,a=1) === 1 2 (3,4) {'a':1}

test(1,2,3,4,k=1,t=2,o=3) === 1 2 (3,4) {'k':1,'t':2,'o':3}

Python 的函数是怎么传递参数的

对象vs变量

在python中，类型属于对象，变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。所以，希望大家在看到一个python变量的时候，把变量和真正的内存对象分开。

类型是属于对象的，而不是变量。

这样，很多问题就容易思考了。

例如：

对象vs变量

nfoo = 1 #一个指向int数据类型的nfoo（再次提醒，nfoo没有类型）lstFoo = [1] #一个指向list类型的lstFoo，这个list中包含一个整数1

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

对应于上一个概念，就必须引出另了另一概念，这就是可更改（mutable）对象与不可更改（immutable）对象。

对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实，在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。那么，这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢？

可更改vs不可更改

12345

nfoo = 1nfoo = 2lstFoo = [1]lstFoo[0] = 2

代码第2行中，内存中原始的1对象因为不能改变，于是被“抛弃”，另nfoo指向一个新的int对象，其值为2

代码第5行中，更改list中第一个元素的值，因为list是可改变的，所以，第一个元素变更为2。其实应该说，lstFoo指向一个包含一个对象的数组。赋值所发生的事情，是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素，但是对于lstFoo本身来说，所指向的数组对象并没有变化，只是数组对象的内容发生变化了。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。

如下图所示：

Python的函数参数传递：传值？引用？

对于变量（与对象相对的概念），其实，python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作，用C++的方式理解，就是对void*赋值。如果这个变量的值不变，我们看似就是引用，如果这个变量的值改变，我们看着像是在赋值。有点晕是吧，我们仍旧据个例子。

不可变对象参数调用

12345

def ChangeInt( a ): a = 10nfoo = 2 ChangeInt(nfoo)print nfoo #结果是2

这时发生了什么，有一个int对象2，和指向它的变量nfoo，当传递给ChangeInt的时候，按照传值的方式，复制了变量nfoo的值，这样，a就是nfoo指向同一个Int对象了，函数中a=10的时候，发生什么？（还记得我上面讲到的那些概念么），int是不能更改的对象，于是，做了一个新的int对象，另a指向它（但是此时，被变量nfoo指向的对象，没有发生变化），于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值，看起来像C++中的传值方式。

可变对象参数调用

12345

def ChangeList( a ): a[0] = 10lstFoo = [2]ChangeList(lstFoo )print nfoo #结果是[10]

当传递给ChangeList的时候，变量仍旧按照“传值”的方式，复制了变量lstFoo 的值，于是a和lstFoo 指向同一个对象，但是，list是可以改变的对象，对a[0]的操作，就是对lstFoo指向的对象的内容的操作，于是，这时的a[0] = 10，就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素，所以，再次输出lstFoo 时，显示[10]，内容被改变了，看起来，像C++中的按引用传递。