Python中的函数参数传递机制：按共享传参（Call by Sharing）

在Python中，函数参数传递机制常被称为"按共享传参"（Call by Sharing）。这意味着函数接收的是实参引用的副本，而不是值的副本。理解这一机制对避免常见的编程错误至关重要。

1. 核心概念：变量是对象的引用
在Python中，变量本质上是对象的引用（或标签），而不是存储数据的容器。例如：

a = 10  # a引用整数对象10
b = a   # b引用同一个整数对象10

此时，a和b都指向内存中的同一个对象。

2. 函数调用时的参数传递过程
当调用函数时，实参的引用会被复制给形参。形参成为实参所引用的对象的新引用：

def func(x):
    print(id(x))  # 输出x所引用对象的内存地址

a = 10
print(id(a))  # 输出a的内存地址，与func内的x相同
func(a)

这里，x和a都引用同一个整数对象10。

3. 不可变对象参数的行为
对于不可变对象（如整数、字符串、元组），函数内对形参的重新赋值不会影响实参：

def increment(x):
    x = x + 1  # 创建新对象，x引用新对象
    print("函数内x的值:", x)

a = 10
increment(a)  # 输出：函数内x的值: 11
print("函数外a的值:", a)  # 输出：函数外a的值: 10

因为整数是不可变的，x + 1会创建一个新对象，x转而引用新对象，而a仍然引用原对象。

4. 可变对象参数的行为
对于可变对象（如列表、字典），函数内修改形参所引用的对象会影响实参：

def append_item(lst):
    lst.append(4)  # 修改引用对象，不改变引用本身
    print("函数内lst:", lst)

my_list = [1, 2, 3]
append_item(my_list)  # 输出：函数内lst: [1, 2, 3, 4]
print("函数外my_list:", my_list)  # 输出：函数外my_list: [1, 2, 3, 4]

因为lst和my_list引用同一个列表对象，通过任一引用修改对象，变化对两者都可见。

5. 重新绑定与修改对象的区别
关键区别在于操作类型：

• 重新绑定：为形参分配新对象（如x = x + 1），不影响实参
• 修改对象：通过形参修改引用对象的内容（如lst.append(4)），影响实参

6. 默认参数的特殊情况
默认参数在函数定义时求值一次，可能导致意外行为：

def add_item(item, lst=[]):
    lst.append(item)
    return lst

print(add_item(1))  # 输出：[1]
print(add_item(2))  # 输出：[1, 2]（非预期结果）

解决方案：使用不可变对象作为默认值，在函数内创建新对象：

def add_item(item, lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append(item)
    return lst

7. 实际应用建议

• 明确区分操作意图：是修改对象还是创建新对象
• 对于可变参数，若需避免副作用，可先创建副本：

  def safe_func(lst):
      new_lst = lst.copy()  # 创建副本
      # 操作new_lst，不影响原lst
  

• 使用类型注解明确参数预期行为

理解按共享传参机制有助于编写更可预测的代码，特别是在处理可变对象时能避免常见的陷阱。