recherche
Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonComment Python simule-t-il le comportement de passage par référence ?

How Does Python Simulate Pass-by-Reference Behavior?

Passer des variables par référence en Python

Les arguments Python sont passés par valeur, où la fonction appelée reçoit une copie de la variable d'origine. Ceci est différent de l'appel par référence, où la fonction reçoit une référence à la variable d'origine et peut la modifier directement.

Variables mutables ou immuables

Dans Python, certains types de données sont mutables (par exemple, les listes, les dictionnaires) tandis que d'autres sont immuables (par exemple les chaînes). Lors du passage d'une variable mutable, la fonction peut modifier son contenu, mais lors du passage d'une variable immuable, la fonction ne peut pas la modifier.

Comportement de passage par valeur en Python

À titre d'exemple, considérons le code suivant :

class PassByReference:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.change(self.variable)
        print(self.variable)

    def change(self, var):
        var = 'Changed'

Lorsqu'une instance de cette classe est créée, le résultat est "Original". En effet, le paramètre "var" dans la méthode "change" est une copie de l'attribut "variable" et toute modification apportée à "var" dans la méthode n'affecte pas la variable d'origine en dehors de la méthode.

Solutions de contournement pour le comportement de passage par référence

Bien que Python ne prenne pas directement en charge l'appel par référence, il existe des solutions de contournement pour simuler cela comportement.

Valeur de retour :

La fonction peut renvoyer la variable modifiée, qui peut ensuite être affectée à la variable d'origine en dehors de la fonction.

Classes ou listes wrapper :

Des classes ou listes wrapper mutables peuvent être utilisées pour contenir la variable. En passant le wrapper à la fonction, la fonction peut modifier la variable détenue et les modifications seront reflétées dans le wrapper lorsqu'elle sera renvoyée.

Conclusion

Pendant que Python ne prend pas en charge les véritables appels par référence, les solutions de contournement fournies permettent aux développeurs de simuler ce comportement pour les types de données mutables et immuables, permettant une plus grande flexibilité dans la conception du code.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Comment le choix entre les listes et les tableaux a-t-il un impact sur les performances globales d'une application Python traitant de grands ensembles de données?Comment le choix entre les listes et les tableaux a-t-il un impact sur les performances globales d'une application Python traitant de grands ensembles de données?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Expliquez comment la mémoire est allouée aux listes par rapport aux tableaux dans Python.Expliquez comment la mémoire est allouée aux listes par rapport aux tableaux dans Python.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Comment spécifiez-vous le type d'éléments de données dans un tableau Python?Comment spécifiez-vous le type d'éléments de données dans un tableau Python?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

Qu'est-ce que Numpy et pourquoi est-il important pour l'informatique numérique dans Python?Qu'est-ce que Numpy et pourquoi est-il important pour l'informatique numérique dans Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

Discutez du concept de «l'allocation de la mémoire contigu» et de son importance pour les tableaux.Discutez du concept de «l'allocation de la mémoire contigu» et de son importance pour les tableaux.May 03, 2025 am 12:01 AM

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

Comment coupez-vous une liste de python?Comment coupez-vous une liste de python?May 02, 2025 am 12:14 AM

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

Quelles sont les opérations communes qui peuvent être effectuées sur des tableaux Numpy?Quelles sont les opérations communes qui peuvent être effectuées sur des tableaux Numpy?May 02, 2025 am 12:09 AM

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

Comment les tableaux sont-ils utilisés dans l'analyse des données avec Python?Comment les tableaux sont-ils utilisés dans l'analyse des données avec Python?May 02, 2025 am 12:09 AM

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

See all articles

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Outils chauds

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom

L'éditeur open source le plus populaire

MinGW - GNU minimaliste pour Windows

MinGW - GNU minimaliste pour Windows

Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Navigateur d'examen sécurisé

Navigateur d'examen sécurisé

Safe Exam Browser est un environnement de navigation sécurisé permettant de passer des examens en ligne en toute sécurité. Ce logiciel transforme n'importe quel ordinateur en poste de travail sécurisé. Il contrôle l'accès à n'importe quel utilitaire et empêche les étudiants d'utiliser des ressources non autorisées.