Argumentos Mutables en Funciones

Python tiene una variedad de tipos de datos, algunos de los cuales pueden modificarse después de su creación y otros no. Cuando hablamos de tipos que pueden modificarse, nos referimos a ellos como tipos "mutables". En contraste, aquellos que no pueden cambiarse se denominan tipos "inmutables".

Tipos Mutables

Los tipos mutables más comunes son las list, dict y set. Aquí hay un ejemplo de una lista:

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(fruits, type(fruits))  # ['apple', 'banana', 'cherry'] <class 'list'>

Con una list, puedes cambiar sus elementos, agregar nuevos o eliminar los existentes:

fruits[1] = 'blueberry'       # Cambia 'banana' a 'blueberry'
fruits.append('dragonfruit')  # Agrega 'dragonfruit' al final de la lista
print(fruits)                 # ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'dragonfruit']

Tipos Inmutables

Por otro lado, ejemplos de tipos inmutables son int, float, string y tuple. Una vez creados, no puedes cambiar su contenido. Aquí hay un ejemplo de un string:

message = 'hello'
print(message, type(message))  # hello <class 'str'>

Si intentas cambiar parte del string, Python no lo permitirá:

message[0] = 'H'  # Intentar cambiar 'h' por 'H' te dará un TypeError

a = 5
print(id(a))  # Esto imprime la ubicación en memoria de a. Digamos que es 1001

a += 2
print(a)      # Esto imprime 7
print(id(a))  # Esto imprimirá una ubicación de memoria diferente, digamos que es 1002

Argumentos Mutables en Funciones

Cuando pasamos un objeto mutable (como una lista) a una función, Python le da a la función una referencia a ese objeto. Esto significa que si la función modifica el objeto mutable, esa modificación se verá también fuera de la función.

Usemos una función que recibe una lista y le agrega un elemento:

def add_item(my_list):
    my_list.append('added item')  # Agrega un nuevo elemento a la lista

shopping_list = ['apples', 'bananas', 'cherries']
print(shopping_list)  # Prints: ['apples', 'bananas', 'cherries']

# Ahora usamos la función para agregar un elemento a nuestra lista de compras
add_item(shopping_list)
print(shopping_list)  # Prints: ['apples', 'bananas', 'cherries', 'added item']

Como puedes ver, cuando imprimimos shopping_list después de llamar a la función add_item, la lista tenía un nuevo elemento. Esto sucedió aunque no modificamos directamente shopping_list fuera de la función.

Sin embargo, es importante entender que si asignas un nuevo valor a todo el objeto mutable dentro de la función, eso no afectará al objeto original. Esto se debe a que le estás dando a la variable local de la función una nueva referencia, no modificando el objeto original. Veamos un ejemplo de esto:

def change_list(my_list):
    my_list = ['entirely', 'new', 'list']  # Esto no afectará a la lista original

shopping_list = ['apples', 'bananas', 'cherries']
change_list(shopping_list)
print(shopping_list)  # Still prints: ['apples', 'bananas', 'cherries']

Aunque llamamos a la función change_list con shopping_list como argumento, el contenido de shopping_list no cambió. Eso es porque dentro de la función, my_list recibió una nueva referencia (a una lista completamente nueva), mientras que la referencia de shopping_list permaneció intacta.

La clave aquí es: cuando pasas un objeto mutable a una función en Python, recuerda que si la función cambia el objeto (como agregar un elemento a una lista), el cambio es permanente y se verá fuera de la función. Pero si le das un nuevo valor a todo el objeto dentro de la función, eso no afectará al objeto original.