Python 中的可变默认参数

Question

任何长期使用 Python 的人都会被以下问题所困扰（或撕成碎片）：

def foo(a=[]):
    a.append(5)
    return a

Python 新手会期望这个不带参数调用的函数总是返回一个只有一个元素的列表：[5] 。 结果却非常不同，而且非常令人惊讶（对于新手来说）：

>>> foo()
[5]
>>> foo()
[5, 5]
>>> foo()
[5, 5, 5]
>>> foo()
[5, 5, 5, 5]
>>> foo()

我的一位经理曾经第一次遇到这个功能，并称其为该语言的“一个戏剧性的设计缺陷”。 我回答说，这种行为是有底层解释的，如果不了解其内部原理，确实会非常令人费解和意外。 但是，我无法（对自己）回答以下问题：在函数定义时而不是在函数执行时绑定默认参数的原因是什么？ 我怀疑经验丰富的行为是否有实际用途（谁真的在C中使用了静态变量，而不滋生错误？）

编辑：

Utaal 特别是，我进一步阐述了：

def a():
    print("a executed")
    return []

           
def b(x=a()):
    x.append(5)
    print(x)

a executed
>>> b()
[5]
>>> b()
[5, 5]

对我来说，设计决策似乎是相对的将参数的范围放在哪里：在函数内部，还是与它“在一起”？

在函数内部进行绑定意味着当函数被调用时，x 有效地绑定到指定的默认值，而不是定义，这会带来一个严重的缺陷：def该行将是“混合”，因为部分绑定（函数对象的）将在定义时发生，而部分绑定（默认参数的分配）将在函数调用时发生。

实际的行为更加一致：当执行该行时，即在函数定义时，该行的所有内容都会被评估。

Answer 1

实际上，这不是设计缺陷，也不是因为内部或性能的原因。 它源于这样一个事实：Python 中的函数是一等对象，而不仅仅是一段代码。

一旦你这样想，它就完全有意义了：函数是一个根据其定义求值的对象； 默认参数是一种“成员数据”，因此它们的状态可能会从一个调用更改为另一个调用 - 与任何其他对象中的情况完全相同。

无论如何，effbot (Fredrik Lundh) 在 Python 中的默认参数值。
我发现它非常清楚，我真的建议阅读它以更好地了解函数对象的工作原理。

Answer 2

假设你有下面的代码

fruits = ("apples", "bananas", "loganberries")

def eat(food=fruits):
    ...

当我看到 eat 的声明时，最不令人惊讶的是，如果没有给出第一个参数，它将等于元组 ("apples", "bananas", 如果

但是，假设稍后在代码中，我做了类似的事情，

def some_random_function():
    global fruits
    fruits = ("blueberries", "mangos")

默认参数是在函数执行而不是函数声明时绑定的，我会惊讶地（以一种非常糟糕的方式）发现水果已经被改变了。 在我看来，这比发现上面的 foo 函数正在改变列表更令人惊讶。

真正的问题在于可变变量，所有语言都在某种程度上存在这个问题。 这里有一个问题：假设在 Java 中我有以下代码：

StringBuffer s = new StringBuffer("Hello World!");
Map<StringBuffer,Integer> counts = new HashMap<StringBuffer,Integer>();
counts.put(s, 5);
s.append("!!!!");
System.out.println( counts.get(s) );  // does this work?

现在，我的映射在放入映射时使用 StringBuffer 键的值，还是通过引用存储该键？ 不管怎样，有人都会感到惊讶； 要么是尝试使用与放入对象的值相同的值从 Map 中获取对象的人，要么是似乎无法检索对象的人，即使他们使用了密钥'正在使用的对象实际上与用于将其放入映射中的对象相同（这实际上就是为什么Python不允许将其可变内置数据类型用作字典键的原因）。

你的例子是Python新手会感到惊讶和被咬伤的一个很好的例子。 但我认为，如果我们“解决”这个问题，那么只会造成一种不同的情况，他们会被咬，而且这种情况会更不直观。 而且，在处理可变变量时总是如此； 你总是会遇到这样的情况：某人可能会根据他们所编写的代码直观地期望一种或相反的行为。

我个人喜欢Python当前的方法：默认函数参数在定义函数时计算，并且该对象始终是默认值。 我想他们可以使用空列表进行特殊情况，但这种特殊的情况会引起更多的惊讶，更不用说向后不兼容了。

Answer 3

文档的相关部分：

执行函数定义时，默认参数值从左到右计算。这意味着在定义函数时，表达式会计算一次，并且相同的“预计算”每次调用都会使用该值。 当默认参数是可变对象（例如列表或字典）时，理解这一点尤其重要：如果函数修改对象（例如，通过将项目附加到列表），则默认值实际上被修改。 这通常不是我们想要的。 解决这个问题的方法是使用 None 作为默认值，并在函数体内显式测试它，例如：

def whats_on_the_telly(penguin=None): 
      如果企鹅没有： 
          企鹅=[] 
      penguin.append("动物园的财产") 
      返回企鹅 
  

Answer 4

我对 Python 解释器的内部工作原理一无所知（而且我也不是编译器和解释器方面的专家），所以如果我提出任何不明智或不可能的建议，请不要责怪我。

假设 python 对象是可变的，我认为在设计默认参数时应该考虑到这一点。
当您实例化一个列表时：

a = []

您期望获得一个由 a 引用的新列表。

为什么 a=[] 应该

def x(a=[]):

在函数定义时而不是在调用时实例化新列表？
这就像您在问“如果用户不提供参数，则实例化一个新列表并使用它，就好像它是由调用者生成的一样”。
我认为这是不明确的：

def x(a=datetime.datetime.now()):

用户，您是否希望 a 默认为与您定义或执行 x 时相对应的日期时间？
在这种情况下，与前一个一样，我将保持相同的行为，就好像默认参数“赋值”是函数的第一条指令（在函数调用时调用的 datetime.now() ） 。
另一方面，如果用户想要定义时间映射，他可以写：

b = datetime.datetime.now()
def x(a=b):

我知道，我知道：这是一个闭包。 或者，Python 可能会提供一个关键字来强制定义时绑定：

def x(static a=b):

Answer 5

嗯，原因很简单，绑定是在执行代码时完成的，并且执行函数定义时，嗯......当定义函数时。

比较一下：

class BananaBunch:
    bananas = []

    def addBanana(self, banana):
        self.bananas.append(banana)

这段代码遇到了完全相同的意外事件。 bananas 是一个类属性，因此，当您向其中添加内容时，它会添加到该类的所有实例中。 原因完全一样。

这只是“它是如何工作的”，在函数情况下使其以不同的方式工作可能会很复杂，在类情况下可能是不可能的，或者至少会大大减慢对象实例化的速度，因为您必须保留类代码并在创建对象时执行它。

是的，这是意料之外的。 但一旦投入使用，它就会完全符合 Python 的一般工作方式。 事实上，这是一个很好的教学工具，一旦你理解了为什么会发生这种情况，你就会更好地理解 Python。

也就是说，它应该在任何优秀的 Python 教程中占据显着位置。 因为正如你提到的，每个人迟早都会遇到这个问题。

Answer 6

你为什么不反省一下呢？

我真的很惊讶没有人对可调用对象执行 Python 提供的富有洞察力的内省（2 和 3 apply）。

给定一个简单的小函数 func 定义为：

>>> def func(a = []):
...    a.append(5)

当 Python 遇到它时，它要做的第一件事就是编译它，以便为该函数创建一个 code 对象。 完成此编译步骤后，Python 评估*，然后存储默认参数（此处为空列表[]）函数对象本身。。 正如最上面的答案所提到的：列表 a 现在可以被视为函数 func 的成员。

因此，让我们进行一些内省，检查列表如何在函数对象内部扩展。 我使用 Python 3.x 来实现此目的，对于 Python 2 也同样适用（在 Python 2 中使用 __defaults__ 或 func_defaults；是的，两个同一事物的名称）。

执行前的函数：

>>> def func(a = []):
...     a.append(5)
...     

Python 执行此定义后，它将采用指定的任何默认参数（此处为 a = []）和 将它们填充到函数对象的 __defaults__ 属性中（相关部分：Callables）：

>>> func.__defaults__
([],)

好的，所以正如预期的那样，空列表作为 __defaults__ 中的单个条目。

执行后的函数：

现在让我们执行这个函数：

>>> func()

现在，让我们再次看看那些 __defaults__：

>>> func.__defaults__
([5],)

惊讶吗？ 对象内部的值发生了变化！ 现在，对函数的连续调用将简单地附加到嵌入的 list 对象中：

>>> func(); func(); func()
>>> func.__defaults__
([5, 5, 5, 5],)

所以，你已经知道了，发生这个“缺陷”的原因是因为默认参数是函数对象的一部分。 这里并没有什么奇怪的事情发生，只是有点令人惊讶。

解决这个问题的常见解决方案是使用 None 作为默认值，然后在函数体中进行初始化：

def func(a = None):
    # or: a = [] if a is None else a
    if a is None:
        a = []

由于函数体每次都会重新执行，因此如果没有参数，您总是会得到一个新的空列表。传递给a。

---

要进一步验证 __defaults__ 中的列表与函数 func 中使用的列表相同，您只需更改函数以返回以下的 id函数体内使用的列表a。 然后，将其与 __defaults__ 中的列表（__defaults__ 中的位置 [0]）进行比较，您将看到这些确实是如何引用相同的列表实例：

>>> def func(a = []): 
...     a.append(5)
...     return id(a)
>>>
>>> id(func.__defaults__[0]) == func()
True

都具有内省的力量！

---

^* 要验证 Python 在函数编译期间计算默认参数，请尝试执行以下命令：

def bar(a=input('Did you just see me without calling the function?')): 
    pass  # use raw_input in Py2

您会注意到，在构建过程之前调用 input()函数并将其绑定到名称 bar 已完成。

Answer 7

我曾经认为在运行时创建对象是更好的方法。 我现在不太确定，因为你确实失去了一些有用的功能，尽管为了防止新手混淆，这可能是值得的。 这样做的缺点是：

1。 性能

def foo(arg=something_expensive_to_compute())):
    ...

如果使用调用时评估，则每次使用不带参数的函数时都会调用昂贵的函数。 您要么为每次调用支付昂贵的价格，要么需要在外部手动缓存该值，从而污染您的命名空间并增加冗长。

2. 强制绑定参数

一个有用的技巧是在创建 lambda 时将 lambda 参数绑定到变量的当前绑定。 例如：

funcs = [ lambda i=i: i for i in range(10)]

这将返回一个分别返回 0,1,2,3... 的函数列表。 如果行为发生更改，它们会将 i 绑定到 i 的调用时间值，因此您将获得全部返回 9< 的函数列表/代码>。

否则，实现此目的的唯一方法是使用 i 边界创建进一步的闭包，即：

def make_func(i): return lambda: i
funcs = [make_func(i) for i in range(10)]

3。 内省

考虑代码：

def foo(a='test', b=100, c=[]):
   print a,b,c

我们可以使用inspect模块获取有关参数和默认值的信息，

>>> inspect.getargspec(foo)
(['a', 'b', 'c'], None, None, ('test', 100, []))

该信息对于文档生成、元编程、装饰器等非常有用。

现在，假设可以更改默认值的行为，以便这相当于：

_undefined = object()  # sentinel value

def foo(a=_undefined, b=_undefined, c=_undefined)
    if a is _undefined: a='test'
    if b is _undefined: b=100
    if c is _undefined: c=[]

但是，我们已经失去了内省的能力，无法查看默认参数是什么。 因为对象尚未构造，所以如果不实际调用该函数，我们就无法获取它们。 我们能做的最好的事情就是存储源代码并将其作为字符串返回。

Answer 8

捍卫 Python 的 5 点

1. 简单性：行为在以下意义上是简单的：
   大多数人只会陷入这个陷阱一次，而不是多次。

2. 一致性：Python总是传递对象，而不是名称。
   显然，默认参数是函数的一部分
   标题（不是函数体）。 因此应该评估
   在模块加载时（并且仅在模块加载时，除非嵌套），而不是
   在函数调用时。

3. 有用性：正如 Frederik Lundh 在他的解释中指出的那样
   “Python 中的默认参数值”< /a>，
   当前的行为对于高级编程非常有用。
   （谨慎使用。）

   
   

4. 足够的文档：在最基本的 Python 文档中，
   在教程中，该问题被大声宣布为
   第第小节中的“重要警告”
   “有关定义函数的更多信息”。
   警告甚至使用粗体，
   很少应用于标题之外。
   RTFM：阅读精美手册。

5. 元学习：掉进陷阱其实是一个很
   有帮助的时刻（至少如果你是一个反思型学习者），
   因为你随后会更好地理解这一点
   上面的“一致性”将会
   教你很多关于 Python 的知识。

Answer 9

这种行为很容易解释为：

1. 函数（类等）声明仅执行一次，创建所有默认值对象，
2. 所有内容都通过引用传递

所以：

def x(a=0, b=[], c=[], d=0):
    a = a + 1
    b = b + [1]
    c.append(1)
    print a, b, c

1. a不会改变 - 每个赋值调用都会创建新的int对象 - 打印新对象
2. b 不变 - 新数组是根据默认值构建的，并打印
3. c 更改 - 对同一对象执行操作 - 并且打印它

Answer 10

1）所谓的“可变默认参数”问题通常是一个特殊的例子，证明：
“存在此问题的所有函数在实际参数上也会遇到类似的副作用问题，”
这违反了函数式编程的规则，通常是不可取的，应该将两者一起修复。

示例：

def foo(a=[]):                 # the same problematic function
    a.append(5)
    return a

>>> somevar = [1, 2]           # an example without a default parameter
>>> foo(somevar)
[1, 2, 5]
>>> somevar
[1, 2, 5]                      # usually expected [1, 2]

解决方案：副本
绝对安全的解决方案是首先复制或深度复制输入对象，然后对副本执行任何操作。

def foo(a=[]):
    a = a[:]     # a copy
    a.append(5)
    return a     # or everything safe by one line: "return a + [5]"

许多内置可变类型都有复制方法，例如 some_dict.copy() 或 some_set.copy() ，或者可以像 somelist[:] 一样轻松复制> 或 list(some_list)。 每个对象也可以通过 copy.copy(any_object) 或更彻底地通过 copy.deepcopy() 进行复制（如果可变对象由可变对象组成，则后者很有用） 。 有些对象从根本上来说是基于副作用的，例如“文件”对象，并且不能通过副本进行有意义的再现。 复制

类似的问题

class Test(object):            # the original problematic class
  def __init__(self, var1=[]):
    self._var1 = var1

somevar = [1, 2]               # an example without a default parameter
t1 = Test(somevar)
t2 = Test(somevar)
t1._var1.append([1])
print somevar                  # [1, 2, [1]] but usually expected [1, 2]
print t2._var1                 # [1, 2, [1]] but usually expected [1, 2]

它不应该保存在该函数返回的实例的任何公共属性中。 （假设按照惯例，实例的私有属性不应从此类或子类外部修改。即_var1是私有属性）

结论：
输入参数对象不应就地修改（变异），也不应绑定到函数返回的对象中。 （如果我们更喜欢没有副作用的编程，强烈推荐。请参阅有关“副作用”的维基< /a> （前两段与此相关。）
.)

2)
仅当需要对实际参数产生副作用但对默认参数不需要产生副作用时，有用的解决方案是 def ...(var1=None): if var1 is None: var1 = [] 更多..

3) 在某些情况下，可变行为有用的默认参数。

Answer 11

您要问的是为什么 this:

def func(a=[], b = 2):
    pass

在内部与 this: 不等效，

def func(a=None, b = None):
    a_default = lambda: []
    b_default = lambda: 2
    def actual_func(a=None, b=None):
        if a is None: a = a_default()
        if b is None: b = b_default()
    return actual_func
func = func()

除了显式调用 func(None, None) 的情况，我们将忽略它。

换句话说，为什么不存储每个默认参数，并在调用函数时评估它们，而不是评估默认参数呢？

一个答案可能就在那里——它将有效地将每个具有默认参数的函数转变为闭包。 即使它全部隐藏在解释器中而不是成熟的闭包中，数据也必须存储在某个地方。 它会更慢并且使用更多内存。

Answer 12

这实际上与默认值无关，只是当您编写具有可变默认值的函数时，它经常会出现意外行为。

>>> def foo(a):
    a.append(5)
    print a

>>> a  = [5]
>>> foo(a)
[5, 5]
>>> foo(a)
[5, 5, 5]
>>> foo(a)
[5, 5, 5, 5]
>>> foo(a)
[5, 5, 5, 5, 5]

这段代码中看不到默认值，但您会遇到完全相同的问题。

问题在于，foo 正在修改从调用者传入的可变变量，而调用者并不期望这样做。 如果函数被称为类似 append_5; 的代码，这样的代码就可以了。 那么调用者将调用该函数以修改它们传入的值，并且该行为是预期的。 但是这样的函数不太可能采用默认参数，并且可能不会返回列表（因为调用者已经拥有对该列表的引用；它刚刚传入的列表）。

带有默认参数的原始 foo 不应修改 a，无论它是显式传入还是获取默认值。 您的代码应该单独保留可变参数，除非从上下文/名称/文档中清楚地表明应该修改参数。 使用作为参数传入的可变值作为本地临时变量是一个非常糟糕的主意，无论我们是否使用 Python，也无论是否涉及默认参数。

如果您需要在计算某些内容的过程中破坏性地操作本地临时变量，并且需要从参数值开始操作，则需要创建一个副本。

Answer 13

Python：可变默认参数

默认参数在程序运行时开始时将函数编译为函数对象时进行评估。 当该函数多次使用时，它们在内存中是并保持相同的对象，并且当发生变化时（如果该对象是可变类型），它们在连续调用中保持变化。

它们会发生变化并保持变化，因为每次调用函数时它们都是同一个对象。

等效代码：

由于在编译和实例化函数对象时列表已绑定到函数，因此：

def foo(mutable_default_argument=[]): # make a list the default argument
    """function that uses a list"""

几乎与此完全相同：

_a_list = [] # create a list in the globals

def foo(mutable_default_argument=_a_list): # make it the default argument
    """function that uses a list"""

del _a_list # remove globals name binding

演示

每次引用它们时验证它们是否是同一个对象

• 这是一个演示 - 您可以通过查看 列表是在函数完成编译为函数对象之前创建的，
• 观察每次引用列表时 id 都是相同的，
• 观察当第二次调用使用它的函数时列表保持更改，
• 观察从源打印输出的顺序（我方便地为您编号）：

example.py

print('1. Global scope being evaluated')

def create_list():
    '''noisily create a list for usage as a kwarg'''
    l = []
    print('3. list being created and returned, id: ' + str(id(l)))
    return l

print('2. example_function about to be compiled to an object')

def example_function(default_kwarg1=create_list()):
    print('appending "a" in default default_kwarg1')
    default_kwarg1.append("a")
    print('list with id: ' + str(id(default_kwarg1)) + 
          ' - is now: ' + repr(default_kwarg1))

print('4. example_function compiled: ' + repr(example_function))


if __name__ == '__main__':
    print('5. calling example_function twice!:')
    example_function()
    example_function()

并使用 python example.py 运行它：

1. Global scope being evaluated
2. example_function about to be compiled to an object
3. list being created and returned, id: 140502758808032
4. example_function compiled: <function example_function at 0x7fc9590905f0>
5. calling example_function twice!:
appending "a" in default default_kwarg1
list with id: 140502758808032 - is now: ['a']
appending "a" in default default_kwarg1
list with id: 140502758808032 - is now: ['a', 'a']

这是否违反了原则“最不惊讶”？

这种执行顺序经常让 Python 新用户感到困惑。 如果你了解Python的执行模型，那么它就变得很令人期待了。

对新 Python 用户的通常说明：

但这就是为什么对新用户的通常说明是创建默认参数，如下所示：

def example_function_2(default_kwarg=None):
    if default_kwarg is None:
        default_kwarg = []

这使用 None 单例作为哨兵对象来告诉函数我们是否获得了参数除了默认值之外。 如果我们没有得到任何参数，那么我们实际上想要使用一个新的空列表 [] 作为默认值。

正如控制流教程部分所说：

如果您不希望在后续调用之间共享默认值，
你可以这样编写函数：

def f(a, L=None): 
      如果 L 为无： 
          L = [] 
      L.追加(a) 
      返回L 
  

Answer 14

这个话题已经很繁忙了，但是从我在这里读到的内容来看，以下内容帮助我了解了它的内部工作原理：

def bar(a=[]):
     print id(a)
     a = a + [1]
     print id(a)
     return a

>>> bar()
4484370232
4484524224
[1]
>>> bar()
4484370232
4484524152
[1]
>>> bar()
4484370232 # Never change, this is 'class property' of the function
4484523720 # Always a new object 
[1]
>>> id(bar.func_defaults[0])
4484370232

Answer 15

最简单的答案可能是“定义就是执行”，因此整个论证没有严格的意义。 作为一个更人为的示例，您可以引用以下内容：

def a(): return []

def b(x=a()):
    print x

希望这足以表明在 def 语句的执行时不执行默认参数表达式并不容易或没有意义，或者两个都。

不过，我同意当您尝试使用默认构造函数时这是一个陷阱。

Answer 16

这是一个性能优化。 由于此功能，您认为这两个函数调用中哪一个更快？

def print_tuple(some_tuple=(1,2,3)):
    print some_tuple

print_tuple()        #1
print_tuple((1,2,3)) #2

我给你一个提示。 这是反汇编（请参阅 http://docs.python.org/library/dis.html):

#1

0 LOAD_GLOBAL              0 (print_tuple)
3 CALL_FUNCTION            0
6 POP_TOP
7 LOAD_CONST               0 (None)
10 RETURN_VALUE

#2

 0 LOAD_GLOBAL              0 (print_tuple)
 3 LOAD_CONST               4 ((1, 2, 3))
 6 CALL_FUNCTION            1
 9 POP_TOP
10 LOAD_CONST               0 (None)
13 RETURN_VALUE

我怀疑经验丰富的行为是否有实际用途（谁真的在 C 中使用了静态变量，而不滋生错误？）

正如您所看到的，使用不可变的默认参数时有性能优势。 如果它是一个经常调用的函数或者默认参数需要很长时间来构造，这可能会产生影响。 另外，请记住，Python 不是 C。在 C 中，您拥有几乎免费的常量。 在 Python 中你没有这个好处。

Answer 17

如果考虑以下因素，这种行为并不奇怪：

1. 尝试分配时只读类属性的行为，以及
2. 函数是对象（在接受的答案中得到了很好的解释）。

(2) 的作用已在此主题中进行了广泛介绍。 (1) 可能是令人惊讶的因素，因为这种行为在来自其他语言时并不“直观”。

(1) 在 Python 类教程 中进行了描述。 尝试为只读类属性赋值：

...在最内部范围之外找到的所有变量都是
只读（尝试写入此类变量只会创建一个
新的局部变量在最里面的范围内，留下相同的
命名外部变量不变）。

回顾最初的示例并考虑以上几点：

def foo(a=[]):
    a.append(5)
    return a

这里 foo 是一个对象，a 是 foo 的一个属性（可在 >foo.func_defs[0]）。 由于 a 是一个列表，因此 a 是可变的，因此是 foo 的读写属性。 当函数实例化时，它被初始化为签名指定的空列表，并且只要函数对象存在就可以读写。

调用 foo 而不覆盖默认值会使用 foo.func_defs 中的默认值。 在这种情况下，foo.func_defs[0] 用于函数对象代码范围内的a。 对 a 的更改会更改 foo.func_defs[0]，它是 foo 对象的一部分，并在 中的代码执行之间持续存在foo.

现在，将其与模拟默认参数行为的文档中的示例进行比较其他语言，这样每次执行函数时都会使用函数签名默认值：

def foo(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

考虑到(1)和(2)，可以看到为什么这样可以实现所需的行为：

• 实例化 foo 函数对象时，foo.func_defs[0] 设置为 None（一个不可变对象） 。
• 当函数以默认值执行时（在函数调用中没有为 L 指定参数），foo.func_defs[0] (None)在本地范围内可用 L。
• 当 L = [] 时，在 foo.func_defs[0] 处的赋值无法成功，因为该属性是只读的。
• 根据(1)，在本地范围内创建一个名为 L 的新局部变量并用于函数调用的剩余部分。 因此，foo.func_defs[0] 在将来调用 foo 时保持不变。

Answer 18

可能确实如此：

1. 有人正在使用每种语言/库功能，并且
2. 在此处切换行为是不明智的，但

坚持上述两个功能是完全一致的，并且仍然提出另一点：

3. 这是一个令人困惑的功能这在 Python 中是不幸的。

其他答案，或者至少其中一些答案要么提出第 1 点和第 2 点，但不提出第 3 点，或者提出第 3 点，淡化第 1 点和第 2 点。但这三个答案都是正确的。

切换可能是正确的中流的马会要求严重的破坏，并且通过更改 Python 来直观地处理 Stefano 的开头片段可能会产生更多问题。 确实，熟悉 Python 内部结构的人可以解释后果的雷区。 但是，

现有的行为并不是 Python 式的，Python 之所以成功，是因为该语言几乎没有什么地方严重违反了“最少惊讶”原则。 这是一个真正的问题，无论根除它是否明智。 这是一个设计缺陷。 如果您通过尝试追踪行为来更好地理解该语言，我可以说 C++ 可以做到所有这些甚至更多； 例如，通过处理微妙的指针错误，您可以学到很多东西。 但这不是Pythonic：那些足够关心Python并在面对这种行为时坚持下去的人是被该语言所吸引的人，因为Python比其他语言带来的惊喜要少得多。 当涉足者和好奇者惊讶于让某些东西运行起来所需的时间如此之少时，他们就会成为 Python 狂热者——这并不是因为设计——我的意思是，隐藏的逻辑难题——违背了被 Python 吸引的程序员的直觉。因为它有效。

Answer 19

使用 None 的简单解决方法

>>> def bar(b, data=None):
...     data = data or []
...     data.append(b)
...     return data
... 
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3, [34])
[34, 3]
>>> bar(3, [34])
[34, 3]

Answer 20

我将演示一种将默认列表值传递给函数的替代结构（它与字典同样有效）。

正如其他人广泛评论的那样，列表参数在定义时绑定到函数，而不是在执行时绑定到函数。 由于列表和字典是可变的，因此对此参数的任何更改都会影响对此函数的其他调用。 因此，对该函数的后续调用将收到此共享列表，该列表可能已被对该函数的任何其他调用更改。 更糟糕的是，两个参数同时使用该函数的共享参数，而忽略了另一个参数所做的更改。

错误的方法（可能...）：

def foo(list_arg=[5]):
    return list_arg

a = foo()
a.append(6)
>>> a
[5, 6]

b = foo()
b.append(7)
# The value of 6 appended to variable 'a' is now part of the list held by 'b'.
>>> b
[5, 6, 7]  

# Although 'a' is expecting to receive 6 (the last element it appended to the list),
# it actually receives the last element appended to the shared list.
# It thus receives the value 7 previously appended by 'b'.
>>> a.pop()             
7

您可以使用 id 来验证它们是否是同一个对象：

>>> id(a)
5347866528

>>> id(b)
5347866528

Per Brett Slatkin 的“Effective Python：59 种特定的编写方法” Better Python”，第 20 项：使用 None 和 Docstrings 指定动态默认参数（第 48 页）

在 Python 中实现所需结果的约定是
提供默认值 None 并记录实际行为
在文档字符串中。

此实现确保对函数的每次调用要么接收默认列表，要么接收传递给函数的列表。

首选方法：

def foo(list_arg=None):
   """
   :param list_arg:  A list of input values. 
                     If none provided, used a list with a default value of 5.
   """
   if not list_arg:
       list_arg = [5]
   return list_arg

a = foo()
a.append(6)
>>> a
[5, 6]

b = foo()
b.append(7)
>>> b
[5, 7]

c = foo([10])
c.append(11)
>>> c
[10, 11]

“错误方法”可能存在合法用例，程序员希望共享默认列表参数，但这更可能是例外而不是规则。

Answer 21

这里的解决方案是：

1. 使用 None 作为默认值（或随机数 对象），并打开它以在运行时创建您的值； 或者
2. 使用 lambda 作为默认参数，并在 try 块中调用它以获取默认值（这就是 lambda 抽象的用途）。

第二个选项很好，因为该函数的用户可以传入一个可调用的，该可调用的可能已经存在（例如 type）

Answer 22

您可以通过替换对象（以及与范围的关系）来解决这个问题：

def foo(a=[]):
    a = list(a)
    a.append(5)
    return a

丑陋，但它有效。

Answer 23

当我们这样做时：

def foo(a=[]):
    ...

...如果调用者没有传递 a 的值，我们将参数 a 分配给一个未命名列表。

为了使讨论变得更简单，我们暂时给未命名列表命名。 pavlo 怎么样？

def foo(a=pavlo):
   ...

在任何时候，如果调用者没有告诉我们a是什么，我们就会重用pavlo。

如果 pavlo 是可变的（可修改的），并且 foo 最终修改它，我们会在下次调用 foo 时注意到这种效果而不指定 >一个。

这就是您所看到的（请记住，pavlo 被初始化为 []）：

 >>> foo()
 [5]

现在，pavlo 是 [5]。

再次调用 foo() 会再次修改 pavlo：

>>> foo()
[5, 5]

在调用 foo() 时指定 a 可确保 pavlo< /code> 没有被触及。

>>> ivan = [1, 2, 3, 4]
>>> foo(a=ivan)
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> ivan
[1, 2, 3, 4, 5]

因此，pavlo 仍然是 [5, 5]。

>>> foo()
[5, 5, 5]

Answer 24

我有时利用这种行为作为以下​​模式的替代方案：

singleton = None

def use_singleton():
    global singleton

    if singleton is None:
        singleton = _make_singleton()

    return singleton.use_me()

如果 singleton 仅由 use_singleton 使用，我喜欢以下模式作为替代：

# _make_singleton() is called only once when the def is executed
def use_singleton(singleton=_make_singleton()):
    return singleton.use_me()

我已将其用于实例化访问外部资源的客户端类，以及创建用于记忆的字典或列表。

由于我认为这种模式并不为人所知，因此我确实添加了一个简短的评论，以防止将来出现误解。

Answer 25

其他每个答案都解释了为什么这实际上是一种很好且理想的行为，或者为什么您无论如何都不应该需要它。 我的观点是为那些顽固的人准备的，他们想要行使自己的权利，让语言屈服于自己的意愿，而不是相反。

我们将使用装饰器“修复”此行为，该装饰器将复制默认值，而不是为保留默认值的每个位置参数重用相同的实例。

import inspect
from copy import deepcopy  # copy would fail on deep arguments like nested dicts

def sanify(function):
    def wrapper(*a, **kw):
        # store the default values
        defaults = inspect.getargspec(function).defaults # for python2
        # construct a new argument list
        new_args = []
        for i, arg in enumerate(defaults):
            # allow passing positional arguments
            if i in range(len(a)):
                new_args.append(a[i])
            else:
                # copy the value
                new_args.append(deepcopy(arg))
        return function(*new_args, **kw)
    return wrapper

现在让我们使用这个装饰器重新定义我们的函数：

@sanify
def foo(a=[]):
    a.append(5)
    return a

foo() # '[5]'
foo() # '[5]' -- as desired

这​​对于采用多个参数的函数来说特别简洁。 比较：

# the 'correct' approach
def bar(a=None, b=None, c=None):
    if a is None:
        a = []
    if b is None:
        b = []
    if c is None:
        c = []
    # finally do the actual work

with

# the nasty decorator hack
@sanify
def bar(a=[], b=[], c=[]):
    # wow, works right out of the box!

重要的是要注意，如果您尝试使用关键字参数，上述解决方案就会中断，如下所示：

foo(a=[4])

可以调整装饰器以允许这种情况，但我们将其作为读者的练习；）

Answer 26

是的，这是 Python 中的一个设计缺陷，

我已经阅读了所有其他答案，但我不相信。 这种设计确实违反了最小惊讶原则。

默认值可以设计为在调用函数时而不是在定义函数时进行评估。 JavaScript 是这样实现的：

function foo(a=[]) {
  a.push(5);
  return a;
}
console.log(foo()); // [5]
console.log(foo()); // [5]
console.log(foo()); // [5]

作为进一步证明这是一个设计缺陷的证据，Python 核心开发人员目前正在讨论引入新语法来解决这个问题。 请参阅这篇文章：Python 的后期绑定参数默认值。

为了获得更多证据表明这是一个设计缺陷，如果您 Google“Python 陷阱”，则该设计会在前 9 个 Google 结果中被称为陷阱，通常是列表中的第一个陷阱 (1, 2、3、4，5, 6 ，7，8, 9)。 相比之下，如果你用谷歌搜索“Javascript 陷阱”，就会发现 Javascript 中默认参数的行为甚至一次都没有被视为陷阱。

根据定义，陷阱违反了最少惊讶原则。 他们感到惊讶。 鉴于默认参数值的行为有更好的设计，不可避免的结论是 Python 的行为代表了一个设计缺陷。

我作为一个热爱 Python 的人这么说。 我们可以是 Python 的粉丝，但仍然承认每个对 Python 的这一方面感到不愉快的惊讶的人都是因为它是一个真正的“陷阱”。

Answer 27

这个“bug”让我大量加班！ 但我开始看到它的潜在用途（但我仍然希望它在执行时）

我将给你一个我认为有用的例子。

def example(errors=[]):
    # statements
    # Something went wrong
    mistake = True
    if mistake:
        tryToFixIt(errors)
        # Didn't work.. let's try again
        tryToFixItAnotherway(errors)
        # This time it worked
    return errors

def tryToFixIt(err):
    err.append('Attempt to fix it')

def tryToFixItAnotherway(err):
    err.append('Attempt to fix it by another way')

def main():
    for item in range(2):
        errors = example()
    print '\n'.join(errors)

main()

打印以下内容

Attempt to fix it
Attempt to fix it by another way
Attempt to fix it
Attempt to fix it by another way

Answer 28

这不是设计缺陷。 任何被这个绊倒的人都做错了事。

我发现您可能会在 3 种情况下遇到此问题：

1. 您打算将参数修改为函数的副作用。 在这种情况下，拥有默认参数永远没有意义。 唯一的例外是当您滥用参数列表来具有函数属性时，例如 cache={}，并且您根本不需要使用实际参数来调用该函数。
2. 您打算不修改参数，但您不小心确实修改了它。 这是一个bug，修复一下吧
3. 您打算修改在函数内部使用的参数，但没想到修改可以在函数外部查看。 在这种情况下，您需要复制参数，无论它是否是默认的！ Python 不是一种按值调用的语言，因此它不会为您制作副本，您需要明确说明这一点。

问题中的示例可能属于类别 1 或类别 3。奇怪的是，它既修改了传递的列表又返回了它；这很奇怪。 你应该选择其中之一。

Answer 29

只需将函数更改为：

def notastonishinganymore(a = []): 
    '''The name is just a joke :)'''
    a = a[:]
    a.append(5)
    return a

Answer 30

TLDR：定义时间默认值是一致的并且更严格地更具表现力。

---

定义函数会影响两个作用域：包含函数的定义作用域和函数包含的执行作用域。 虽然块如何映射到范围非常清楚，但问题是 def (): 属于：

...                           # defining scope
def name(parameter=default):  # ???
    ...                       # execution scope

def name 部分必须在定义范围内进行评估 - 毕竟我们希望name在那里可用。 仅在函数内部评估该函数将使其无法访问。

由于parameter是一个常量名称，我们可以与def name同时“评估”它。 这还有一个优点，它生成的函数具有已知签名 name(parameter=...):，而不是裸露的 name(...):。

现在，什么时候评估默认？

一致性已经说“在定义时”： def (): 的其他所有内容也最好在定义时进行评估。 推迟其中的一部分将是一个令人惊讶的选择。

这两个选择也不等同：如果在定义时评估 default，它仍然会影响执行时间。 如果在执行时评估default，则它不能影响定义时间。 选择“在定义时”允许表达两种情况，而选择“在执行时”只能表达一种情况：

def name(parameter=defined):  # set default at definition time
    ...

def name(parameter=default):     # delay default until execution time
    parameter = default if parameter is None else parameter
    ...