为什么新手在Python里总遇到这种怪事？昨天张三写的函数把李四的代码搞崩溃了——明明只是传了个字典参数，怎么原数据就被篡改了？今天我们就来撕开这个看似简单实则暗藏玄机的函数传参机制。

??新手必看??：很多人在搜索"Python函数修改对象参数为什么影响原始数据"时，其实掉进了值传递与引用传递的认知陷阱。我们拿实际案例说话：

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def 涨工资(员工字典):
    员工字典['薪资'] *= 1.2

小明 = {'姓名':'王小明', '薪资':8000}
涨工资(小明)
print(小明['薪资'])  # 输出9600！原数据被修改了

这个现象让初学者直呼见鬼：不是说Python函数参数是值传递吗？怎么还能改我的原数据？别急，答案就藏在对象的可变性里。

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底层真相：身份证复印件原理

想象你把自己的身份证复印件交给别人。如果对方在复印件上涂改（比如修改字典的值），原始证件当然不受影响——这就对应不可变对象（数字、字符串、元组）。但如果是可变对象（列表、字典、集合），相当于你把身份证原件借给别人随便写，后果可想而知。

看这个对比实验：

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# 案例1：不可变对象
def 改数字(a):
    a += 10

原数 = 5
改数字(原数)
print(原数)  # 还是5

# 案例2：可变对象  
def 改列表(lst):
    lst.append('新元素')

原列表 = [1,2,3]
改列表(原列表)
print(原列表)  # [1,2,3,'新元素']

??核心机制??：Python参数传递本质是传递对象引用（类似C语言的指针）。对于可变对象，函数内外引用的是同一块内存地址，所以内部修改会直接影响外部数据。

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三大高危场景实战

1. ??字典参数陷阱??
   修改字典键值属于"合法破坏"，就像下面这个坑：

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配置 = {'debug': False}

def 切换调试模式(config):
    config['debug'] = not config['debug']

切换调试模式(配置)  # debug变成True
切换调试模式(配置)  # 又变回False

这个特性用好了是利器，用不好就是定时炸弹。建议关键配置参数传递前先做深拷贝。

1. ??列表参数灾难??
   最典型的错误案例：

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def 添加默认权限(权限列表=[]):
    权限列表.append('read')
    return 权限列表

print(添加默认权限())  # ['read']
print(添加默认权限())  # ['read', 'read']

这个坑爹现象是因为默认参数在函数定义时就被创建，后续调用都共享同一个列表。正确的做法应该用None做占位符。

1. ??类对象传递雷区??
   当传递自定义类实例时，属性修改直接影响原对象：

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class 银行账户:
    def __init__(self, 余额):
        self.余额 = 余额

def 转账(来源账户, 目标账户, 金额):
    来源账户.余额 -= 金额
    目标账户.余额 += 金额

账户A = 银行账户(10000)
账户B = 银行账户(0)
转账(账户A, 账户B, 500)  # 账户A余额变9500

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防御性编程四板斧

1. ??浅拷贝应急法??
   用copy模块的copy()方法创建对象副本：

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import copy

安全数据 = copy.copy(原始字典)

但注意这只能复制一层，嵌套结构还是会中招。

1. ??深拷贝保命术??
   对付多层嵌套数据必须用deepcopy：

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保险箱数据 = copy.deepcopy(原始复杂结构)

1. ??不可变对象封印??
   把可变类型转为不可变类型：

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防御用元组 = tuple(原始列表)
安全字符串 = frozenset(原始集合)

1. ??防御性接收策略??
   在函数内部立即创建副本：

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def 安全处理(data):
    local_data = data.copy()  # 对字典有效
    # 或者 local_data = list(原始列表)
    # 后续操作只修改local_data

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最近有个真实案例：某电商系统在促销活动期间，因为多个模块共用了同一个商品库存字典，导致超卖事故。最后定位到问题就是函数参数传递引发的数据污染。这告诉我们——??在涉及资金、库存等关键数据的场景，必须采用防御性拷贝策略??。

小编观点：Python的这种设计就像双刃剑，用好了能提升效率，用不好就是自掘坟墓。下次写函数时，不妨多问自己一句——这个参数，我希望它是"原件"还是"复印件"？