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目录
变量的作用域(全局变量和局部变量)
参数的传递
浅拷贝和深拷贝
参数的几种类型
变量的作用域(全局变量和局部变量)
变量起作用的范围称为变量的作用域，不同作用域内同名变量之间 互不影响。变量分为：全局变量、局部变量。
全局变量：
1 在函数和类定义之外声明的变量。作用域为定义的模块，从定义位置开始直到模块结束。
2 全局变量降低了函数的通用性和可读性。应尽量避免全局变量的使用。
3 要在函数内改变全局变量的值，使用 global 声明一下
局部变量：
1 在函数体中（包含形式参数）声明的变量。
2 局部变量的引用比全局变量快，优先考虑使用
3 如果局部变量和全局变量同名，则在函数内隐藏全局变量，只使用同名的局部变量
【操作】全局变量的作用域测试
a = 100 #全局变量
def f1():
global a #如果要在函数内改变全局变量的值，增加global关键字声明
print(a) #打印全局变量a的值
a = 300
f1()
f1()
print(a)
执行结果：
100
300
【操作】全局变量和局部变量同名测试
a=100
def f1():
a = 3 #同名的局部变量
print(a)
f1()
print(a) #a仍然是100，没有变化执行结果：
3
100【操作】 输出局部变量和全局变量
a = 100
def f1(a,b,c):
print(a,b,c)
print(locals()) #打印输出的局部变量
print("#"*20)
print(globals()) #打印输出的全局变量
f1(2,3,4)输出结果：
2 3 4
{'c': 4, 'b': 3, 'a': 2}
####################
{'__name__': '__main__', '__doc__': None,
'__package__': None, '__loader__': <class
'_frozen_importlib.BuiltinImporter'>,
'__spec__': None, '__annotations__': {},
'__builtins__': <module 'builtins' (builtin)>, '__file__':
'E:\\PythonExec\\if_test01.py', 'a': 100,
'f1': <function f1 at 0x0000000002BB8620>}实时效果反馈
1. 如下关于全局变量和局部变量的说法，错误的是：
A 全局变量：在函数和类定义之外声明的变量。作用域从定义位 置开始直到模块结束
B 局部变量：在函数体中（包含形式参数）声明的变量
C 如果局部变量和全局变量同名，则在函数内隐藏全局变量，只 使用同名的局部变量
D 局部变量的引用和全局变量一样快
局部变量和全局变量效率测试
局部变量的查询和访问速度比全局变量快，优先考虑使用，尤其是在循环的时候。
在特别强调效率的地方或者循环次数较多的地方，可以通过将全局
变量转为局部变量提高运行速度。
【操作】测试局部变量和全局变量效率
import time
a = 1000
def test01():
start = time.time()
global a
for i in range(100000000):
a += 1
end = time.time()
print("耗时{0}".format((end-start)))
def test02():
c = 1000
start = time.time()
for i in range(100000000):
c += 1
end = time.time()
print("耗时{0}".format((end-start)))
test01()
test02()
print(globals())运行结果：
耗时5.278882026672363
耗时3.6103720664978027参数的传递
函数的参数传递本质上就是：从实参到形参的赋值操作。Python中 “一切皆对象”，所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以，Python 中参数的传递都是“引用传递”，不是“值传递”。
具体操作时分为两类：
1 对“可变对象”进行“写操作”，直接作用于原对象本身。
2 对“不可变对象”进行“写操作”，会产生一个新的“对象空间”，并用新的值填充这块空间。
可变对象有： 字典、列表、集合、自定义的对象等
不可变对象有： 数字、字符串、元组、function等
传递可变对象的引用
传递参数是可变对象（例如：列表、字典、自定义的其他可变对象 等），实际传递的还是对象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝，而是可以直接修改所传递的对象。
【操作】参数传递：传递可变对象的引用
b = [10,20]
def f2(m):
print("m:",id(m)) #b和m是同一个对象
m.append(30) #由于m是可变对象，不创建对象拷贝，直接修改这个对象
f2(b)
print("b:",id(b))
print(b)
执行结果：
m: 45765960
b: 45765960
[10, 20, 30]
实时效果反馈
1. 列表是可变对象，关于参数传递可变对象，说法错误的是：
b = [10,20]
def f2(m):
print("m:",id(m))
m.append(30)
f2(b)A b和m是同一个对象
B b和m是不同的对象
C 对“可变对象”进行“写操作”，直接作用于原对象本身
D f2(b) 把 b 传递给 m 的过程中，没有创建对象的拷贝
传递不可变对象的引用
传递参数是不可变对象（例如： int 、 float 、字符串、元组、布尔值），实际传递的还是对象的引用。在”赋值操作”时，由于不可变 对象无法修改，系统会新创建一个对象。
【操作】参数传递：传递不可变对象的引用
a = 100
def f1(n):
print("n:",id(n)) #传递进来的是a对象的地址
n = n+200 #由于a是不可变对象，因此创建新的对象n
print("n:",id(n)) #n已经变成了新的对象
print(n)
f1(a)
print("a:",id(a))执行结果：
n: 1663816464
n: 46608592
300
a: 1663816464显然，通过 id 值我们可以看到 n 和 a 一开始是同一个对象。给n赋值 后，n是新的对象。
实时效果反馈
1. 数字是不可变对象，关于参数传递不可变对象并且要修改原对 象，说法错误的是：
a = 100
def f1(n):
n = n+200
f1(a)A 代码执行完后， b 和 n 是同一个对象
B 代码执行完后， b 和 n 是不同的对象
C 对“不可变对象”进行“写操作”，创建新的对象
D 执行 n=n+200 时，创建了新的对象
浅拷贝和深拷贝
为了更深入的了解参数传递的底层原理，我们需要讲解一下“浅拷贝 和深拷贝”。我们可以使用内置函数： copy (浅拷贝)、 deepcopy (深拷贝)。
1、浅拷贝：拷贝对象，但不拷贝子对象的内容，只是拷贝子对象的引用。
2、深拷贝：拷贝对象，并且会连子对象的内存也全部（递归）拷贝一份，对子对象的修改不会影响源对象
#测试浅拷贝和深拷贝
import copy
def testCopy():
'''测试浅拷贝'''
a = [10, 20, [5, 6]]
b = copy.copy(a)
print("a", a)
print("b", b)
b.append(30)
b[2].append(7)
print("浅拷贝......")
print("a", a)
print("b", b)
def testDeepCopy():
'''测试深拷贝'''
a = [10, 20, [5, 6]]
b = copy.deepcopy(a)
print("a", a)
print("b", b)
b.append(30)
b[2].append(7)
print("深拷贝......")
print("a", a)
print("b", b)
testCopy()
print("*************")
testDeepCopy()运行结果：
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
浅拷贝......
a [10, 20, [5, 6, 7]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
深拷贝......
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
实时效果反馈
1. 如下关于浅拷贝和深拷贝，错误的是：
A 浅拷贝使用函数： copy (浅拷贝)
B 浅拷贝：拷贝对象，也全部拷贝子对象
C 深拷贝：拷贝对象，也全部拷贝子对象
D 深拷贝使用函数： deepcopy (深拷贝)
传递不可变对象包含的子对象是可变的情况
#传递不可变对象时。不可变对象里面包含的子对象是可变的。则方法内修改了这个可变对象，源对象也发生了变化。
a = (10,20,[5,6])
print("a:",id(a))
def test01(m):
print("m:",id(m))
m[2][0] = 888
print(m)
print("m:",id(m))
test01(a)
print(a)运行结果：
a: 41611632
m: 41611632 (10, 20, [888, 6])
m: 41611632 (10, 20, [888, 6])
参数的几种类型
位置参数
函数调用时，实参默认按位置顺序传递，需要个数和形参匹配。按 位置传递的参数，称为：“位置参数”。
【操作】测试位置参数
def f1(a,b,c):
print(a,b,c)
f1(2,3,4)
f1(2,3) #报错，位置参数不匹配执行结果：
2 3 4
Traceback (most recent call last):
File "E:\PythonExec\if_test01.py", line 5,
in <module>
f1(2,3)
TypeError: f1() missing 1 required positional
argument: 'c默认值参数
我们可以为某些参数设置默认值，这样这些参数在传递时就是可选 的。称为“默认值参数”。默认值参数放到位置参数后面。
【操作】测试默认值参数
def f1(a,b,c=10,d=20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面
print(a,b,c,d)
f1(8,9)
f1(8,9,19)
f1(8,9,19,29)执行结果：
8 9 10 20
8 9 19 20
8 9 19 29命名参数
我们也可以按照形参的名称传递参数，称为“命名参数”，也称“关键 字参数”。
def f1(a,b,c):
print(a,b,c)
f1(8,9,19) #位置参数
f1(c=10,a=20,b=30) #命名参数执行结果：
8 9 19
20 30 10实时效果反馈
1. 如下函数定义后，调用时，错误的是：
def f1(a,b,c=10,d=20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面
print(a,b,c,d)A f1(5)
B f1(5,6)
C f1(5,6,7,8)
D f1(b=5,a=6,d=7,c=8)
