


Variablenübergabe als Referenz in Python
Die Übergabe von Parametern an Funktionen in Python wird häufig missverstanden. Während oft angenommen wird, dass Parameter als Wert übergeben werden, offenbart ein tieferes Verständnis Komplexitäten, die diese Vorstellung in Frage stellen. Dieser Artikel befasst sich mit den Besonderheiten der Parameterübergabe in Python und geht auf die Frage ein, wie ein Referenzübergabeverhalten erreicht werden kann.
Argumentübergabe in Python
In Python werden Argumente als Verweise auf Objekte übergeben, nicht auf die Objekte selbst. Dies bedeutet, dass die Funktion eine Kopie der Speicheradresse des Objekts erhält, keinen direkten Verweis auf das Objekt.
Unveränderliche vs. veränderbare Typen
Verstehen, wie unterschiedliche Datentypen sind Verhalten ist entscheidend. Unveränderliche Typen wie Zeichenfolgen können nach ihrer Erstellung nicht mehr geändert werden. Der Inhalt veränderlicher Typen, wie z. B. Listen, kann geändert werden.
- Veränderliche Typen: Bei der Übergabe eines veränderlichen Objekts an eine Funktion wird der Verweis auf das Objekt kopiert. Alle am Objekt innerhalb der Funktion vorgenommenen Änderungen werden im Originalobjekt widergespiegelt, wenn die Funktion zurückkehrt.
- Unveränderliche Typen: Bei der Übergabe eines unveränderlichen Objekts an eine Funktion wird der Verweis auf das Objekt angezeigt wird kopiert. Jeder Versuch, das Objekt zu ändern, führt jedoch dazu, dass ein neues Objekt erstellt wird, anstatt das Original zu ändern.
Beispiel: Veränderbare Liste
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']
In diesem Beispiel wird die Liste als Referenz übergeben, sodass ihr Inhalt innerhalb der Funktion geändert werden kann und diese Änderungen außerhalb der Funktion widergespiegelt werden Funktion.
Beispiel: Unveränderlicher String
def change_string(my_string): my_string = 'Changed' outer_string = 'Original' change_string(outer_string) print(outer_string) # Output: Original
In diesem Beispiel ist der String unveränderlich und kann innerhalb der Funktion nicht geändert werden. Daher hat die Änderung keine Auswirkung auf den ursprünglichen Wert.
Simulieren von Pass-by-Reference
Python unterstützt zwar kein echtes Pass-by-Reference Es gibt Techniken, um es zu simulieren:
- Einen neuen Wert zurückgeben: Die Funktion kann einen neuen Wert zurückgeben, der gilt die geänderte Version des Originalobjekts.
- Verwenden eines Wrapper-Objekts: Erstellen Sie ein Wrapper-Objekt, das das Originalobjekt enthält, und übergeben Sie den Wrapper an die Funktion. Die Funktion kann das Objekt innerhalb des Wrappers ändern und es effektiv als Referenz übergeben.
Vorbehalte
Es ist wichtig zu beachten, dass das Zuweisen eines neuen Objekts zu einem übergebenen Variable innerhalb einer Funktion hat keinen Einfluss auf das ursprüngliche Objekt. Dies liegt daran, dass die Variable eine Kopie der Referenz ist und keine direkte Referenz auf das Objekt selbst.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Argumentübergabemechanismus von Python, obwohl er wie eine Wertübergabe aussieht, bei veränderlichen Objekten ein Referenzübergabeverhalten zeigt und effektiv als Wertübergabe für unveränderliche Objekte fungiert. Das Verständnis dieses Verhaltens ist entscheidend für die Optimierung des Codes und die Sicherstellung, dass beabsichtigte Änderungen entsprechend berücksichtigt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erreicht Python Pass-by-Reference-Verhalten für variable Argumente?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.

NumpyisessentialfornumericalComputingInpythonduetoitsSpeed, GedächtnisEffizienz und kompetentiertemaMatematical-Funktionen.1) ITSFACTBECAUSPERFORMATIONSOPERATIONS.2) NumpyarraysSaremoremory-Effecthonpythonlists.3) iTofferSAgyarraysAremoremory-Effizieren

ContInuuousMemoryAllocationScrucialforAraysBecauseAltoLowsFofficy und Fastelement Access.1) iTenablesconstantTimeAccess, O (1), Duetodirectaddresscalculation.2) itimProvesefficienceByallowing -MultipleTeLementFetchesperCacheline.3) Es wird gestellt

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft
