


Bagaimanakah Python Mencapai Gelagat Pass-by-Reference untuk Argumen Pembolehubah?
Rujukan Pas-demi-Pembolehubah dalam Python
Melalukan parameter kepada fungsi dalam Python lazimnya disalahertikan. Walaupun sering diandaikan bahawa parameter diluluskan mengikut nilai, pemahaman yang lebih mendalam mendedahkan kerumitan yang mencabar tanggapan ini. Artikel ini menyelidiki spesifik passing parameter dalam Python, menangani persoalan bagaimana untuk mencapai tingkah laku pass-by-reference.
Argument Passing dalam Python
Dalam Python , hujah diluluskan sebagai rujukan kepada objek, bukan objek itu sendiri. Ini bermakna fungsi menerima salinan alamat memori objek, bukan rujukan langsung kepada objek.
Jenis Tidak Boleh Berubah lwn. Boleh Berubah
Memahami bagaimana jenis data berbeza berkelakuan adalah penting. Jenis tidak boleh ubah, seperti rentetan, tidak boleh diubah suai setelah dibuat. Jenis boleh ubah, seperti senarai, boleh diubah kandungannya.
- Jenis Boleh ubah: Apabila menghantar objek boleh ubah kepada fungsi, rujukan kepada objek akan disalin. Sebarang perubahan yang dibuat pada objek dalam fungsi akan dicerminkan dalam objek asal apabila fungsi itu kembali.
- Jenis Tidak Berubah: Apabila menghantar objek tidak berubah kepada fungsi, rujukan kepada objek disalin. Walau bagaimanapun, sebarang percubaan untuk mengubah suai objek akan menyebabkan objek baharu dicipta dan bukannya mengubah suai yang asal.
Contoh: Senarai Boleh Berubah
def change_list(my_list): my_list.append('four') outer_list = ['one', 'two', 'three'] change_list(outer_list) print(outer_list) # Output: ['one', 'two', 'three', 'four']
Dalam contoh ini, senarai diluluskan melalui rujukan, membenarkan kandungannya ditukar dalam fungsi dan mencerminkan perubahan tersebut di luar fungsi.
Contoh: Rentetan Kekal
def change_string(my_string): my_string = 'Changed' outer_string = 'Original' change_string(outer_string) print(outer_string) # Output: Original
Dalam contoh ini, rentetan tidak berubah dan tidak boleh diubah suai dalam fungsi. Oleh itu, perubahan itu tidak mempunyai kesan ke atas nilai asal.
Simulasi Pass-by-Reference
Walaupun Python tidak menyokong pass-by-reference sebenar, terdapat adalah teknik untuk mensimulasikannya:
- Mengembalikan Nilai Baharu: Fungsi boleh mengembalikan nilai baharu yang memegang versi diubah suai bagi objek asal.
- Menggunakan Objek Pembungkus: Cipta objek pembungkus yang mengandungi objek asal dan hantar pembungkus ke fungsi. Fungsi ini boleh mengubah suai objek dalam pembungkus, menghantarnya secara berkesan melalui rujukan.
Kaveat
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa memberikan objek baharu kepada yang diluluskan pembolehubah dalam fungsi tidak akan menjejaskan objek asal. Ini kerana pembolehubah ialah salinan rujukan, bukan rujukan langsung kepada objek itu sendiri.
Ringkasnya, mekanisme hantaran hujah Python, walaupun kelihatan sebagai nilai lulus, mempamerkan tingkah laku lulus demi rujukan untuk objek boleh ubah dan berkesan bertindak sebagai nilai lulus untuk objek tidak berubah. Memahami tingkah laku ini adalah penting untuk mengoptimumkan kod dan memastikan perubahan yang dimaksudkan ditunjukkan dengan sewajarnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python Mencapai Gelagat Pass-by-Reference untuk Argumen Pembolehubah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
