还记得上一次关于变量作用域文章最后的问题吗？
deffunc(m):
m[0] = 20
m = [4, 5, 6]
return m
l = [1, 2, 3]
func(l)
print('l =', l)
实际的输出我想大家都尝试过了吧，应该是：
[20, 2, 3]
和80%人想象中的结果不一样。
这是为什么呢？
在 Python 的官方文档 FAQ 里有这样一句话
Remember that arguments are passed by assignment in Python.
要记住，Python 里的参数是通过赋值传递的。
https://docs.python.org/3/faq/programming.html#how-do-i-write-a-function-with-output-parameters-call-by-reference
所以要弄清楚参数传递，先得弄清 Python 的赋值。
或许在很多人的直观印象中，变量是一个容器；给变量赋值，就像是往一个存储的容器中填入一个数据；再次赋值就是把容器中的数据换掉。
然而，
在 Python 中，这种理解是错的！
在 Python 中，这种理解是
错
的！
在 Python 中，这种理解是
错
的！
若是想要个形象的类比， Python 中的变量更像是是个标签；给变量赋值，就是把标签贴在一个物体上；再次赋值就是把标签贴在另一个物体上 。
体会下这两种设计的差异：
· 前者，变量是一个固定的存在，赋值只会改变其中的数值，而变量本身没有改动。
· 后者，变量不存在实体，它仅仅是一个标签，一旦赋值就被设置到另一个物体上，不变的是那些物体。
这些「物体」就是 对象 。 Python 中所有东西都是对象 ，包括函数、类、模块，甚至是字符串’hello’，数字1、2、3，都是对象。
用个例子来说明：
a = 1
b = 2
c = 1
# 再次赋值
a = b
在这个代码里，a 和 c 其实指向的是同一个对象—整数 1。给 a 赋值为 b 之后，a 就变成了指向 2 的标签，但 1 和 c 都不会受影响。
示意图：
更有说服力一点的验证：
a = 1
print('a', a, id(a))
b = 2
print('b', b, id(b))
c = 1
print('c', c, id(c))
# 再次赋值
a = b
print('a', a, id(a))
输出：
a 1 4301490544
b 2 4301490576
c 1 4301490544
a 2 4301490576
id() 可以认为是获取一个对象的地址。可以看出，a 和 c 开始其实是同一个地址，而后来赋值之后，a 又和 b 是同一个地址。
每次给变量重新赋值，它就指向了新的地址，与原来的地址无关了。
回到函数的调用上：
Python 里的参数是通过赋值传递的
deffn(x):
x = 3
a = 1
fn(a)
print(a)
输出结果为
1
，a 没有变化。
调用 fn(a) 的时候，就相当于做了一次
x = a
，把 a 赋值给了 x，也就是把 x 这个标签贴在了 a 的对象上。只不过 x 的作用域仅限于函数 fn 内部。
当 x 在函数内部又被赋值为 3 时，就是把 x 又贴在了 3 这个对象上，与之前的 a 不在有关系。所以外部的 a 不会有任何变化。
把其中的数值换成其他对象，效果也是一样的：
deffn(x):
x = [4,5,6]
a = [1,2,3]
fn(a)
print(a)
输出结果为
[1,2,3]
，a 没有变化。（记住这个例子，最后我们还会提到）
那上次的题目又是怎么回事？
我们再来看一个赋值：
a = [1,2,3]
print('a', a, id(a))
b = a
print('b', b, id(b))
b[1] = 5
print('a', a, id(a))
print('b', b, id(b))
输出：
a [1, 2, 3] 4490723464
b [1, 2, 3] 4490723464
a [1, 5, 3] 4490723464
b [1, 5, 3] 4490723464
这个是不是好理解一点？b 赋值为 a 后，和 a 指向同一个列表对象。[1] 这个基于 index 的赋值是 list 对象本身的一种操作，并没有给 b 重新贴标签，改变的是对象本身。所以 b 指向的还是原来的对象，此对象的改动自然也会体现在 a 身上。同理，
b.append(7)
这样的操作也会是类似的效果。
再来回顾下原问题呢：
deffunc(m):
m[0] = 20
# m = [4, 5, 6]
return m
l = [1, 2, 3]
func(l)
print('l =', l)
去掉那句
m=[4,5,6]
的干扰，函数的调用就相当于：
l = [1, 2, 3]
m = l
m[0] = 20
l 的值变成
[20,2,3]
没毛病吧。而对 m 重新赋值之后，m 与 l 无关，但不影响已经做出的修改。
这就是这道题的解答。上次留言里有些同学已经解释的很准确了。
另外说下， 函数的返回值 return，也相当于是一次赋值 。只不过，这时候是把函数内部返回值所指向的对象，赋值给外面函数的调用者：
deffn(x):
x = 3
print('x', x, id(x))
return x
a = 1
a = fn(a)
print('a', a, id(a))
输出：
x 3 4556777904
a 3 4556777904
函数结束后，x 这个标签虽然不存在了，但 x 所指向的对象依然存在，就是 a 指向的新对象。
所以，如果你想要通过一个函数来修改外部变量的值，有几种方法：
通过返回值赋值
使用全局变量
修改 list 或 dict 对象的内部元素
修改类的成员变量
有相当多的教程把 Python 的函数参数传递分为可变对象和不可变对象（这个概念下次来说）来说明，然后类比到 C++ 的值传递和引用传递。我很反对这样去理解：
对于没有学过 C++ 的人来说，这个解释属于循环论证，还是没说清问题。
Python 本来就不存在值传递/引用传递的概念，这个比较没有意义。
这个类比实际上是错误的。就算类比，也应该是相当于 C++ 里的指针值传递。
用可变对象/不可变对象来划分很容易产生误解，比如我们前面例子中的
x=[4,5,6]，它是可变对象，但一样不影响外部参数的值。
这点前面贴出的官方文档里也直说了：
Since assignment just creates references to objects, there’s no alias between an argument name in the caller and callee, and so no call-by-reference per se.
赋值是创建了一份对象的引用（也就是地址），形参和实参之间不存在别名的关系，本质上不存在引用传递。
网上很容易搜到「参数是可变对象就相当于引用传递」这种错误的理解。也不知道他们是对 Python 的参数传递有什么误解，还是对C++的引用传递有什么误解。结果就是，让很多初学者从网上看了几篇教程之后，更糊涂了。
所以呢，找到一个靠谱的教程是非常重要滴😏
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