Paso de parámetros por valor y por referencia

En muchos lenguajes de programación, los parámetros que se pasan a una funciónpueden hacerlo de dos maneras:

• Paso por valor: Se envía una copia de la variable. Las modificaciones dentro de la función no afectan al valor original.
• Paso por referencia: Se envía la dirección de memoria de la variable. Lasmodificaciones dentro de la función sí afectan al valor original.

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¿Cómo funciona esto en Python?

Python no implementa estrictamente ni paso por valor ni paso por referencia como lo hacen otros lenguajes (como C o Java). En su lugar, Python utiliza un modelo conocido como paso por asignación de objetos (object reference passing).

Esto significa que:

• Todos los valores en Python son objetos.
• Lo que se pasa a una función es una referencia al objeto, no una copia de su valor.
• Sin embargo, si el objeto es inmutable (como int, float, str, tuple), no puede modificarse dentro de la función.
• Si el objeto es mutable (como list, dict, set), sí puede modificarse desde dentro de la función.

Ejemplo 1: Objeto inmutable (int)

def funcion(entrada):
    entrada = 0
    print("Dentro de la función:", entrada)

x = 10
funcion(x)
print("Fuera de la función:", x)

Aquí, aunque la variable entrada fue modificada dentro de la función, la variable original x permanece intacta, ya que los int son inmutables. Python crea una nueva referencia dentro de la función.

Ejemplo 2: Objeto mutable (lista)

def funcion(entrada):
    entrada.append(4)
    print("Dentro de la función:", entrada)

x = [1, 2, 3]
funcion(x)
print("Fuera de la función:", x)

En este caso, la función sí modifica la lista original, porque las listas son objetos mutables, y ambas variables (entrada y x) apuntan al mismo objeto en memoria.

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Cuidado: reasignar no modifica el objeto original

Veamos ahora un ejemplo donde se reemplaza el contenido de una lista en lugar de modificarla:

def funcion(entrada):
    entrada = []  # Reasignación local
    entrada.append(99)
    print("Dentro de la función:", entrada)

x = [1, 2, 3]
funcion(x)
print("Fuera de la función:", x)

Aquí, la línea entrada = [] crea una nueva lista dentro del entorno local de la función, sin afectar la lista original x.

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¿Cómo saber si dos variables apuntan al mismo objeto?

Python proporciona la función id() para inspeccionar el identificador único de un objeto en memoria.

Comparando referencias:

def funcion(entrada):
    print("ID dentro de la función:", id(entrada))

x = 5
print("ID original:", id(x))
funcion(x)

Si entrada y x tienen el mismo id, significa que apuntan al mismo objeto. Si tienen id distintos, Python ha creado una nueva referencia.

Otro ejemplo con listas:

def funcion(entrada):
    print("ID dentro de la función:", id(entrada))

x = [1, 2, 3]
print("ID original:", id(x))
funcion(x)

En este segundo caso, verás que los IDs coinciden, ya que la lista no fue reasignada dentro de la función.

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Recomendaciones:

• Siempre que se trabaje con objetos mutables dentro de funciones, tener cuidado de no modificar accidentalmente el objeto original si no es deseado.
• Si necesitas evitar la modificación de un objeto mutable, considera hacer una copia explícita:
  

  nueva_lista = lista_original.copy()

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