基本原则
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1、先按照参数的位置传递。
2、再按照参数的关键字传递。
3、最后按包裹的形式传递。注意定义函数时参数有默认值，则带有默认值的参数必须跟在必选参数的后面。
实例
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func(1，2) # 按位置传递方式将1、2赋值给a、b，c采用默认值0
a=1 b=2 c=0 args = () kw = {}
func(1, 2, c=3) # 按位置传递方式将1、2赋值给a、b，将3赋值给c
a=1 b=2 c=3 args = () kw = {}
func(1, 2, 3, 'a', 'b')
a=1 b=2 c=3 args = ('a', 'b') kw = {}
func(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a=1 b=2 c=3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
以上就是python混合传递的基本原则，
对象vs变量
在python中，类型属于对象，变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。所以，希望大家在看到一个python变量的时候，把变量和真正的内存对象分开。
类型是属于对象的，而不是变量。
这样，很多问题就容易思考了。
例如：
对象vs变量
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nfoo = 1 #一个指向int数据类型的nfoo（再次提醒，nfoo没有类型）lstFoo = [1] #一个指向list类型的lstFoo，这个list中包含一个整数1
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
对应于上一个概念，就必须引出另了另一概念，这就是可更改（mutable）对象与不可更改（immutable）对象。
对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实，在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。那么，这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢？
可更改vs不可更改
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nfoo = 1nfoo = 2lstFoo = [1]lstFoo[0] = 2
代码第2行中，内存中原始的1对象因为不能改变，于是被“抛弃”，另nfoo指向一个新的int对象，其值为2
代码第5行中，更改list中第一个元素的值，因为list是可改变的，所以，第一个元素变更为2。其实应该说，lstFoo指向一个包含一个对象的数组。赋值所发生的事情，是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素，但是对于lstFoo本身来说，所指向的数组对象并没有变化，只是数组对象的内容发生变化了。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。
如下图所示：
Python的函数参数传递：传值？引用？
对于变量（与对象相对的概念），其实，python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作，用C++的方式理解，就是对void*赋值。如果这个变量的值不变，我们看似就是引用，如果这个变量的值改变，我们看着像是在赋值。有点晕是吧，我们仍旧据个例子。
不可变对象参数调用
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def ChangeInt( a ): a = 10nfoo = 2 ChangeInt(nfoo)print nfoo #结果是2
这时发生了什么，有一个int对象2，和指向它的变量nfoo，当传递给ChangeInt的时候，按照传值的方式，复制了变量nfoo的值，这样，a就是nfoo指向同一个Int对象了，函数中a=10的时候，发生什么？（还记得我上面讲到的那些概念么），int是不能更改的对象，于是，做了一个新的int对象，另a指向它（但是此时，被变量nfoo指向的对象，没有发生变化），于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值，看起来像C++中的传值方式。
可变对象参数调用
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def ChangeList( a ): a[0] = 10lstFoo = [2]ChangeList(lstFoo )print nfoo #结果是[10]
当传递给ChangeList的时候，变量仍旧按照“传值”的方式，复制了变量lstFoo 的值，于是a和lstFoo 指向同一个对象，但是，list是可以改变的对象，对a[0]的操作，就是对lstFoo指向的对象的内容的操作，于是，这时的a[0] = 10，就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素，所以，再次输出lstFoo 时，显示[10]，内容被改变了，看起来，像C++中的按引用传递。
题主好. 如果不用 return, 我们可以选择利用传递参数的引用来『把值送出来』, 但这样只能针对不变对象, 如字典, 列表, numpy 数组等等. 例如我们可以用如下代码修改 numpy 数组:
mat = numpy.zeros((3,3))
compute_matrix( mat )
我们可以定义函数 compute_matrix 来修改参数 mat 的值, 并在这个函数结束后返回, 可以不用 return.
附录:
python 参数传递 (传值或传引用). 这篇博文将 python 中参数传递的情况, 什么时候传值什么时候传引用, 解释地很清楚, 具体地:
如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值－－相当于通过“传引用”来传递对象。
如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象－－相当于通过“传值'来传递对象。
那要看数据类型了，int，float，str这种就是传值，list，dict，类的实例，自定义对象都是穿引用。
下面是示例代码：
def change(int1,float1,str1,dict1,obj1,list1):
int1+=1
float1+=1
str1+='changed'
dict1['none_exist_key']='none_exist_value'
obj1=None
list1.append('change')
class obj:
pass
int1=0
float1=0.0
str1='origin'
dict1={'key':'value'}
obj1=obj()
list1=['only_element']
print(int1)
print(float1)
print(str1)
print(dict1)
print(obj1)
print(list1)
change(int1,float1,str1,dict1,obj1,list1)
print('after change')
print(int1)
print(float1)
print(str1)
print(dict1)
print(obj1)
print(list1)
不明白可追问
python中所有数据都是对象，所以传参也是传的对象的引用，这个引用在函数执行前和执行后是不会被改变的，如：
num = 1
def change(num):
print(id(num))
num = 2
print(id(num))
执行change(num)后num的值还是1
可以看到在执行前num的id值（可以理解为内存地址）是某一值
但在执行change后，num的id值改变了，也就是说内部的num指向了另外的对象，而外部的num却还是指向原来的对象，所以值没有变；
同理，如：
num_list = [1,2]
def change_list(num_list):
print(id(num_list))
num_list.append(3)
print(id(num_list))
可以看到执行change_list后num_list的id值没有改变，也就是说num_list是在原来的对象上添加了新的数据，外部的num_list也是指向这一对象，所以外部的num_list数据也添加了新的数据。
