前言
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作者：风，又奈何
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背景：一条微博问题：
首先，我们比较熟悉的函数传参的两种方式是：
- 传值：传入被调函数的是一个实参副本。被调函数中对形参的操作不会影响实参变量；
- 传引用：传入被调函数的是实参变量的地址，形参的操作就是寻址处理，被调函数中对形参的操作会影响实参变量。
典型的传值、传引用方式如 C 语言，C 语言中的变量 hold 住了一块内存区域。
而 Python 对变量的处理有很大不同。此外，Python 中的函数参数传递是遵循极具 Python 土味的 Call-by-Object（传递对象），也有叫 call-by-object-reference 的（传递对象的引用，或传对象的地址指向），不是 C 传统思维里的传值或传引用。
且听慢慢道来。
首先，Python 中一切皆对象，是的，数字、列表、字典等等啥都是对象。其次，Python 的变量充其量就是对象的一个引用，变量赋值操作 = 其实是把一个名字绑定到对象上，通俗语气讲，变量就是一个标签，一个名字，仅此而已，不像 C 语言那样：
a = 5 # a 是对象 5 的一个引用，a 是 5 的一个名字、标签b = 5 # b 是对象 5 的又一个引用，b 是 5 的又一个名字、标签
# 看看以下的 id 值吧，都是 140732178864064（类似这样的数字）：id(a) # 140732178864064id(b) # 140732178864064id(5) # 140732178864064上述代码说明了 a、b 都不是个事儿，它们只是个标签记号，辅助你记住 5 这个对象，5 这个对象才是主角。
来看一个函数：
a = 5def test(p): p = 10 print(p, "in test.")
test(a)print(a)
# 结果：10 in test.5来解释：
- 给对象 5 一个名字 / 标签叫 a——a 绑定到对象，是对象的一个引用；
- Python 的参数传递其实也是赋值，也即前述的把名字绑定到对象。调用 test 函数时，传递的是对象 5，再确切点是对象 5 的地址指向。这时，对象 5 又多了一个名字 p，现在对象 5 有了两个名字：a、p；
- 执行 p = 10 时，p 这个名字从对象 5 上给“撕了下来”，并贴给了 10 这个对象，现在对象 5 只剩下一个名字 a 了。
就这么简单。
再来看看本道题目中的例子：
def f(x=[]): x.append(1) return xprint(f(), f())- def 的时候会构造一个函数对象（名为 f）。构造函数对象的时候，发现有一个默认参数，因此也会按要求初始化默认参数——空 List 对象 []，并“贴上”标签 x。函数对象构建后，其附带的一系列方法和属性也都初始完毕，且存于内存，在后续调用中被共享；
- x.append(1) 会在 List 对象中追加一个项，值为 1；
- print(f(), f()) 中第一个 f() 先调用执行，找到共享的名为 x 的 List 对象，并 append 一下 1，此时 List 为 [1]。接下来调用执行第二个 f()，仍是在已有的名为 f 的函数对象上执行 append(1)，此时 List 变为 [1, 1]；
- 好了，要打印了。这时候虽然有两处 f()，但都是同一个函数对象，其返回值也就都一样并变成了最后的结果：[1, 1]，因此打印出来就有两个 [1, 1]：[1, 1] [1, 1]。
————— 补充 —————
有人问：传统函数内部的局部变量是存在栈上，函数退出后就会销毁，为啥x没有被销毁？
函数是对象，def 时就构建了，默认参数作为属性也相应初始化（提示：f.__defaults__），而默认参数值 List 对象一直伴随着函数对象存在。这里每次都是返回同个函数对象的这个 List 对象的地址指向（跟传参一样），在打印时才取出 List 值，但这时 List 值已经是第二次 f() 后的值了。甚至你还可以比如这样看看：
f()print(f.__defaults__[0])f()print(f.__defaults__[0])Python 一切皆对象可不是闹着玩的，谁说 Python 简单了？
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