从整洁代码角度，Python函数传对象还是传参数更优？需担忧性能吗？

先修正代码中的语法问题 #

原代码存在几处语法错误，修正后再展开讨论：

# 类定义（修正：属性需在__init__方法中初始化）
class Test:
    def __init__(self, model, type, version):
        self.model = model
        self.type = type
        self.version = version
        # ... 其他属性或方法

test = Test("model_x", "type_y", "v1")

# 函数定义（修正：if语句末尾加冒号，修正get_type_1中version的引用错误）
def get_type_1(test):
    if test.model == "something" and test.type == "something" and test.version == "something":
        return "value"

def get_type_2(model, type, version):
    if model == "something" and type == "something" and version == "something":
        return "value"

从整洁代码角度，优先选择get_type_1风格的函数 #

核心原因如下：

• 语义清晰，避免参数混乱：传递Test对象比零散传三个参数更直观，一眼就能看出函数是在处理这个实体的属性，不会出现参数顺序传错（比如把model和type搞混）的问题，也不用每次调用都重复凑齐多个参数。
• 风格统一，减少认知负担：不管参数数量多少，都用传递实体对象的方式，能直接解决你现在遇到的“逻辑混乱”问题，团队协作时也能保持代码风格一致。
• 扩展性更强：如果后续Test类新增属性（比如release_date），get_type_1不需要修改参数列表，只需要调整内部判断逻辑即可；而get_type_2必须修改参数，所有调用它的地方也要跟着改，维护成本更高。

Python中频繁传递类对象的性能问题 #

完全不需要担心：

• Python里传递对象是传引用，不是拷贝整个对象的内存数据，本质上只是传递一个内存地址（占用极小内存空间），速度和传递普通变量（比如字符串、整数）几乎没有区别。
• 只有当你主动调用拷贝方法（比如copy.deepcopy()）时，才会产生额外的内存开销和性能损耗，单纯传递对象引用不会有任何问题，就算频繁传递也不会成为性能瓶颈。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marcin Kamienski