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在 Python 中，对于函数的参数传递，有两种次要的形式：传值和传援用。事实上，Python 的参数传递是一种“传对象援用”的形式。接下来的文章咱们将具体介绍 Python 的函数参数传递机制，这对了解 Python 编程语言的底层实现以及优化你的代码都十分有帮忙。
一、Python 中的变量和对象
在深刻了解参数传递之前，咱们首先须要了解 Python 中的变量和对象的概念。
在 Python 中，所有的数据都是对象，无论是数字、字符串还是自定义类型。而变量则是指向对象的援用。
x = 3
y = x 在这个例子中，x 和 y 都是指向整数 3 这个对象的援用。咱们能够通过 id() 函数查看它们指向的对象的内存地址，验证这一点。
print(id(x)) # 输入：94832830448320
print(id(y)) # 输入：94832830448320二、可变对象和不可变对象
在 Python 中，对象能够分为可变对象和不可变对象。例如，列表、字典和汇合是可变对象，而数字、字符串和元组是不可变对象。
对于不可变对象，咱们无奈扭转对象本身，然而能够扭转变量所指向的对象。
x = 3
print(id(x)) # 输入：94832830448320
x = 4
print(id(x)) # 输入：94832830448352 在这个例子中，咱们先是让变量 x 指向了整数 3，而后又让 x 指向了整数 4。咱们无奈扭转整数 3 本身，然而能够扭转 x 所指向的对象。
对于可变对象，咱们既能够扭转对象本身，也能够扭转变量所指向的对象。
x = [1, 2, 3]
print(id(x)) # 输入：139644486420232
x.append(4)
print(id(x)) # 输入：139644486420232
x = [1, 2, 3, 4, 5]
print(id(x)) # 输入：139644486437576 在这个例子中，咱们先是让变量 x 指向了一个列表 [1, 2, 3]，而后咱们通过 append() 办法扭转了这个列表，使其变为了 [1, 2, 3, 4]。此时，x 所指向的对象并没有扭转，然而对象本身产生了变动。而后，咱们让 x 指向了一个新的列表 [1, 2, 3, 4, 5]。此时，x 所指向的对象扭转了。
了解可变对象和不可变对象的区别，对于咱们正确理解 Python 变量和函数的行为，以及编写正确、无效的代码都是十分重要的。
三、参数传递机制
在 Python 中，函数参数的传递遵循“传对象援用”的形式。对于可变对象和不可变对象，体现进去的成果相似传值和传援用。
1. 不可变对象的参数传递
当咱们将一个不可变对象作为参数传递给函数时，函数外部无奈扭转这个对象本身。函数如果对这个参数进行扭转，实际上是创立了一个新的对象。
def change(n):
print(id(n))
n = 1000
print(id(n))
x = 3
print(id(x))
change(x)
print(x) 在这个例子中，函数 change() 试图扭转参数 n。然而因为 n 是一个不可变对象，所以函数外部其实创立了一个新的对象，而原来的对象并没有扭转。
2. 可变对象的参数传递
当咱们将一个可变对象作为参数传递给函数时，函数外部能够扭转这个对象本身。
def change(n):
print(id(n))
n.append(4)
x = [1, 2, 3]
print(id(x))
change(x)
print(x) 在这个例子中，函数 change() 扭转了参数 n。因为 n 是一个可变对象，所以函数外部的扭转影响到了原来的对象。
四、函数参数传递机制的理论利用
了解了 Python 的参数传递机制，有助于咱们编写出更好的代码。例如，如果咱们晓得一个函数外部会扭转传入的可变对象，咱们可能须要在传入参数之前先创立一个正本。
def change(n):
n.append(4)
x = [1, 2, 3]
change(x[:])
print(x) 在这个例子中，咱们传入了 x 的正本，因而函数外部的扭转不会影响到 x。
总的来说，Python 的函数参数传递机制遵循“传对象援用”的形式，了解这一点，能帮忙咱们更好的了解 Python 的工作原理，并编写出更有效率和可读性更强的代码。
五、匿名函数 lambda
Python 中的 lambda 是一个十分实用的匿名函数工具，它容许咱们疾速定义简略的函数。
# 应用 lambda 定义一个匿名函数
square = lambda x: x**2
print(square(5)) # 输入：25 在这个例子中，咱们应用 lambda 关键字定义了一个匿名函数，该函数接管一个参数 x 并返回 x 的平方。
1. lambda 的利用场景
尽管 lambda 函数性能无限（只能写在一行上，不能蕴含简单的逻辑），但在某些状况下，它的应用能够让代码更简洁。例如，当咱们须要传入一个小的、长期的函数作为其余函数的参数时，就能够应用 lambda。
# 应用 lambda 在列表排序中实现自定义排序规定
data = [{'name':'Alan', 'age':20}, {'name':'Lisa', 'age':18}, {'name':'Tom', 'age':22}]
data.sort(key=lambda x: x['age'])
print(data)
# 输入：[{'name': 'Lisa', 'age': 18}, {'name': 'Alan', 'age': 20}, {'name': 'Tom', 'age': 22}] 在这个例子中，咱们应用 lambda 函数作为 sort() 函数的 key 参数，来实现依据年龄的排序。
六、函数式编程工具
Python 提供了一些内建函数，用于反对函数式编程，如 map()、filter() 和 reduce() 等。这些函数能够用来对列表或其余可迭代对象进行操作，而无需编写循环。
1. map() 函数
map() 函数接管一个函数和一个可迭代对象作为参数，并将该函数利用于可迭代对象的每个元素，而后返回一个新的可迭代对象。
# 应用 map() 函数将列表中的每个元素平方
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = map(lambda x: x**2, nums)
print(list(squares)) # 输入：[1, 4, 9, 16, 25] 在这个例子中，咱们应用 map() 函数和一个 lambda 函数，将列表中的每个元素平方。
2. filter() 函数
filter() 函数接管一个函数和一个可迭代对象作为参数，并返回一个新的可迭代对象，该对象蕴含所有使该函数返回 True 的元素。
# 应用 filter() 函数筛选出列表中的偶数
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
evens = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)
print(list(evens)) # 输入：[2, 4] 在这个例子中，咱们应用 filter() 函数和一个 lambda 函数，筛选出列表中的偶数。
理解和把握 Python 函数的这些个性，能够帮忙咱们编写出更加灵便、无效和简洁的代码。在将来的学习和工作中，咱们还将遇到更多对于函数的利用场景，如装璜器、生成器等等，这些都能够看作是 Python 函数个性的延长和利用。
七、高阶函数
在 Python 中，函数是第一类对象，这意味着咱们能够将函数作为参数传递给其余函数，也能够让函数返回另一个函数。这样的函数，咱们通常称之为高阶函数。高阶函数是函数式编程中的重要概念。
1. 函数作为参数
# 定义一个函数，承受另一个函数作为参数
def apply_func(func, x):
return func(x)
# 定义一个函数，计算平方
def square(x):
return x ** 2
print(apply_func(square, 5)) # 输入：25 在这个例子中，apply_func 是一个高阶函数，它接管另一个函数 square 作为参数。
2. 函数作为返回值
# 定义一个函数，返回另一个函数
def get_func(power):
def power_func(x):
return x ** power
return power_func
square = get_func(2)
print(square(5)) # 输入：25 在这个例子中，get_func 是一个高阶函数，它返回一个新的函数 power_func。
高阶函数为咱们的代码提供了很大的灵活性。例如，咱们能够依据须要动态创建和批改函数，也能够构建更加简单的函数逻辑。
八、总结
函数是 Python 编程的根底之一，把握 Python 函数的各种个性和用法对咱们的编程技能晋升十分重要。通过本篇文章，咱们对 Python 函数的基本概念和用法进行了回顾，并学习了 Python 中一些更高级的函数个性和用法，包含默认参数、可变参数、lambda 表达式、高阶函数等等。心愿这些内容对你有所帮忙，祝你在 Python 编程的路线上越走越远。
