python的一切数据类型都是对象。但是python的对象分为不可变对象和可变对象。python的变量是引用，对python变量的赋值是引用去绑定该对象。
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可变对象的数据发生改变，例如列表和字典，引用不会更改绑定对象，毕竟本身就是用于增删改查的，频繁地产生新对象必然导致开销巨大，只需要该对象内部变化就行；但对于绑定了不可变对象的引用，对象一旦改变就会使引用绑定新的对象。
这一点也会反应到函数的参数上。python的传值方式是“传对象”引用。python的函数，形参实际上是引用，实参便是对象绑定到该引用上。本质是形参会被作为函数的局部变量，在开辟的函数的栈内存中被声明。
简要来讲：
如果参数是数，则类似值传递，
如果参数是列表和字典，则类似引用传递。
每个对象都会有个id, 可以用id()验证以上说法：
这个函数的参数是列表，是可变对象。
如果你用C给Matlab写过MEX程序，那么这个问题是很容易理解的（好像每次讨论Python问题时我总是把Matlab搬了出来…… 《在Matlab中把struct当成Python中的Dictionary使用》《Matlab和Python的几种数据类型的比较》）。
既然提到了MEX，就简单说一下：
一个Matlab可能形如
function ret=add3(a,b,c)
如果在C的层面实现这个函数，就会看到另一种景象：
void mexFunction(int nlhs,mxArray * plhs[],int nrhs,const mxArray * prhs[])
a,b,c三个参数的地址放在一个指针数组里，然后把这个指针数组的首地址作为参数prhs传递给函数，这说明Matlab函数的参数是传递指针的，而不是值传递。
纵然是传递的指针，但是却不能在函数里改变实参的值，因为标记为“const”了。
Python是开放源码的，我没有看。所以下面很多东西是猜的。
Python在函数的参数传递时用的什么手法？实验一下（使用ActivePython2.5）：
首先介绍一个重要的函数：
help(id)
Help on built-in function id in module __builtin__:
id(...)
id(object) - integer
Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among
simultaneously existing objects. (Hint: it's the object's memory address.)
看最后括号里那句：Hint:it's the object's address.（它是对象的地址）
有了这个函数，下面的事情就方便多了。
a=0
id(a)
3630228
a=1
id(a)
3630216
可以看出，给a赋一次值，a的address就改变了。在C的层面看，（也许真实情况不是下面的样子，但作为一个类比应该还是可以的）：
void * pa;
pa=malloc(sizeof(int));
*(int *)pa=0;
free(pa);
pa=malloc(sizeof(int));
*(int *)pa=1;
Python中每次赋值会改变变量的address，分配新的内存空间，所以Python中对于类型不像C那样严格要求。
下面看看Python函数参数传递时到底传的什么：
有一个函数：
def changeA(a):
... print id(a)
... a=100
... print id(a)
设定一个变量var1：
var1=10
id(var1)
3630108
changeA(var1)
3630108
3631012
var1
10
调用函数后，从两次print的结果可以看出，传递确实是地址。但是即便如此，在函数内对形参的修改不会对实参造成任何实质的影响，因为对形参的重新赋值，只是改变了形参所指向的内存单元（changeA里两次调用print id(a)得到不同的结果），却没有改变实参的指向。在C的层面看也许类似下面的情节：
void changeA(void * pa)
{
pa=malloc(sizeof(int));
*(int *)pa=100;
free(pa);
}
精通C的你一眼就看出这个函数永远也改变不了它外面的世界。
也就是说虽然传递的是地址，但像changeA这样的函数改变不了实参的值。
也许会感到困扰？不，我已经在Matlab中习惯了。
一个最典型的例子就是Matlab中删除结构体成员的rmfield函数（参见《Matlab笔记三则》），
（Matlab版本7.0.1）
如果想删除结构体patient的name成员，用
rmfield(patient, 'name');
是永远达不到目的的（就像试图用双手抓住自己的领子，把自己提到空中）；
迷途知返的做法是：
patient = rmfield(patient, 'name');
上一期我们学习参数传递怎么传递，也了解了参数的几种类型。
首先，我们再来回顾一下，形参和实参:
形参是在定义函数时定义的，放在函数名后面的圆括号里,可为空
实参是调用函数时为形参传入具体的参数值
简单总结一下，谁调用函数，谁就负责传入参数。
好呐，本期我们来详细学习函数几种参数类型，大纲如下：
python函数的参数名是无意义的，Python允许在调用函数时通过通过名字来传入参数值。
位置参数：按照形参位置传入的参数
调用函数时，实参默认按位置顺序传递的。同时实参个数也要和形参匹配
举一个小栗子
如果实参的个数与形参不匹配时，调用函数运行就会报错
Python中，形参与调用函数紧密联系在一起的。
关键字参数：调用函数时，使形参名称来传递参数，形式为“形参名=实参”
关键字参数，又叫命名参数，传递时无需考虑参数位置和顺序
举一个小栗子
默认参数：定义函数时，我们可以为形参提前设置具体的值。
在定义函数时，默认参数要放到位置等其他参数后面
在调用函数时，默认参数是可选的。如果传入新值，则会覆盖默认值
举一个小栗子
注意，默认值不能位于位置参数前面，否则程序会报错误
不定长参数又名可变参数。
不定长参数指的是可变数量的参数，分两种情况：
如果不定长参数后面，可以新增参数吗？
我们通过例子来看,会发生什么？
运行上面的程序，Python解释器会报错
原因是，形参a已经是不定长参数，我们调用的test(2,3,4)传入的三个实参,系统自动把它们属于形参a的值，形参b 和形参c就等于没有值传入，这时候系统就认为，调用函数的对象，参数没有传够。
为了解决这一报错，python引入了 强制命名参数
规定，调用不定参数后面有跟位置参数的函数时，传入给位置参数时，必须要强制命名参进行传参。
逆向参数收集针对的对象传入函数的实参
调用函数时，如果实参是元组，列表或者字典，通过在实参前面加入星号，可以自动把元素进行隔开，然后再转入给函数进行处理
举一个小栗子
本期，我们详细学习了参数几种类型，为后面我们学习函数，打好基础。
实践是检验真理的过程，大家多动手练习练习，会有不一样的奇妙旅程~
好呐，以上是本期内容，欢迎大佬们评论区指正~
在调用函数时，通常会传递参数，函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数处理不同的数据。
有位置传参、关键字传参、默认值参数、多值参数等。
1、参数传递
形参和实参：
形参：定义 函数时的 参数变量
实参：调用 函数时，使用的参数变量
参数传递的过程，就是 把实参的引用 传递给 形参 ，使用实参的值来执行函数体的过程。
在 Python 中，函数的 实参/返回值 都是是靠 引用 来传递来的
2、位置实参
按照参数位置，依次传递参数，这是最普通的方式。

