我对Python解释器的内部工作一无所知（我也不是编译器和解释器的专家），所以如果我提出任何不合理或不可能的建议，不要怪我。

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。实例化列表时：

a = []

你希望得到一个新的列表。

为什么a=[]

def x(a=[]):

在函数定义而不是调用上实例化新列表？这就像你在问“如果用户不提供参数，那么实例化一个新列表，并将其作为调用者生成的列表使用”。我认为这是模棱两可的：

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

用户，是否希望a默认为定义或执行x时对应的日期时间？在本例中，与前一例一样，我将保持与默认参数“赋值”是函数的第一条指令（函数调用时调用datetime.now（））相同的行为。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：这是一个结束。或者Python可以提供一个关键字来强制定义时间绑定：

def x(static a=b):

每个其他的答案都解释了为什么这实际上是一个好的和期望的行为，或者为什么你无论如何都不需要这个。我是为那些顽固的人准备的，他们想行使自己的权利，让语言服从自己的意愿，而不是相反。

我们将使用一个装饰器来“修复”这个行为，该装饰器将复制默认值，而不是为保留在默认值的每个位置参数重复使用相同的实例。

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

对于具有多个参数的函数来说，这一点尤为简洁。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!

需要注意的是，如果您尝试使用关键字args，则上述解决方案会中断，如下所示：

foo(a=[4])

可以调整装饰器以允许这一点，但我们将此作为读者的练习；）

你为什么不反省一下？

我真的很惊讶没有人对可调用对象执行Python（2和3适用）提供的深刻反省。

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，以便为这个函数创建一个代码对象。在完成此编译步骤时，Python计算*，然后将默认参数（此处为空列表[]）存储在函数对象本身中。正如上面提到的答案：列表a现在可以被认为是函数func的成员。

因此，让我们做一些内省，前后检查一下列表是如何在函数对象内部展开的。我使用的是Python 3.x，对于Python 2也是如此（在Python 2中使用__defaults__或func_faults；是的，两个名称表示相同的东西）。

执行前功能：

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

Python执行此定义后，它将接受指定的任何默认参数（此处a=[]），并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__defaults__中的单个条目是一个空列表，正如预期的那样。

执行后的功能：

现在让我们执行此函数：

>>> func()

现在，让我们再次看看这些__defaults__：

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

惊讶的？对象内部的值发生了变化！对函数的连续调用现在只需追加到嵌入的列表对象：

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

所以，这就是为什么会出现这种“缺陷”的原因，因为默认参数是函数对象的一部分。这里没有什么奇怪的事情，只是有点令人惊讶。

解决此问题的常见方法是使用None作为默认值，然后在函数体中初始化：

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

由于每次都会重新执行函数体，因此如果没有为a传递参数，则总是会得到一个新的空列表。

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要进一步验证__defaults__中的列表与函数func中使用的列表相同，只需更改函数以返回函数体中使用的list a的id。然后，将其与__defaults__中的列表（__defaults_中的位置[0]）进行比较，您将看到这些列表实际上是如何引用同一列表实例的：

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

一切都有自省的力量！

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*要验证Python在编译函数期间是否计算默认参数，请尝试执行以下操作：

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

正如您会注意到的，在构建函数并将其绑定到名称栏的过程之前，会调用input（）。

Python：可变默认参数

将函数编译为函数对象时，将计算默认参数。当被该函数多次使用时，它们仍然是同一个对象。

当它们是可变的时，当它们发生突变时（例如，通过向其中添加元素），它们在连续调用时保持突变。

它们保持变异，因为它们每次都是同一个物体。

等效代码：

由于在编译和实例化函数对象时列表绑定到函数，因此：

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

几乎完全等同于此：

_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

集会示威

这里有一个演示-您可以验证每次引用它们时它们都是相同的对象

看到列表是在函数完成编译到函数对象之前创建的，观察到每次引用列表时id都是相同的，观察到当第二次调用使用该列表的函数时该列表保持改变，观察从源打印输出的顺序（我方便地为您编号）：

示例.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“最少惊讶”的原则？

这种执行顺序经常让Python的新用户感到困惑。如果您了解Python执行模型，那么它将变得非常令人期待。

对Python新用户的常规说明：

但这就是为什么对新用户的通常指示是创建默认参数，如下所示：

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

这使用None单例作为一个sentinel对象来告诉函数我们是否得到了默认值以外的参数。如果没有参数，那么我们实际上希望使用新的空列表[]作为默认值。

正如关于控制流的教程部分所说：

如果您不希望在后续调用之间共享默认值，您可以改为这样编写函数：定义f（a，L=无）：如果L为无：L=[]L.附加（a）返回L

如果考虑到以下因素，这种行为并不奇怪：

尝试赋值时只读类属性的行为，以及函数是对象（在公认的答案中解释得很好）。

（2）的作用已在本主题中广泛讨论。（1） 很可能是令人惊讶的原因，因为这种行为在来自其他语言时并不“直观”。

（1） 在Python教程中对类进行了描述。尝试将值分配给只读类属性时：

…在最内部范围之外找到的所有变量都是只读（尝试写入这样的变量只会创建一个最内部范围中的新局部变量，保留相同的命名的外部变量保持不变）。

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（在foo.func_defs[0]中可用）。由于a是一个列表，因此a是可变的，因此是foo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，它就可用于读取和写入。

在不覆盖默认值的情况下调用foo使用foo.func_defs中的默认值。在这种情况下，foo.func_descfs[0]用于函数内对象的代码范围。更改foo.func_defs[0]，它是foo对象的一部分，在执行foo中的代码之间持续存在。

现在，将其与文档中关于模拟其他语言的默认参数行为的示例进行比较，以便每次执行函数时都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），可以看出为什么这会实现所需的行为：

当foo函数对象被实例化时，foo.func_defs[0]被设置为None，这是一个不可变的对象。当函数以默认值执行时（函数调用中没有为L指定参数），foo.func_defs[0]（None）在本地作用域中可用为L。当L=[]时，foo.func_defs[0]处的赋值无法成功，因为该属性是只读的。根据（1），在局部作用域中创建一个新的局部变量（也称为L），并用于函数调用的其余部分。因此，对于未来的foo调用，foo.func_defs[0]保持不变。

我过去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，尽管这可能是值得的，无论是为了防止新手混淆。这样做的缺点是：

1.性能

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

如果使用了调用时求值，那么每次使用函数时都会调用代价高昂的函数，而无需参数。您要么为每次调用付出昂贵的代价，要么需要手动从外部缓存值，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的参数绑定到变量的当前绑定。例如：

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

这将返回分别返回0,1,2,3…的函数列表。如果行为发生了变化，它们会将i绑定到i的调用时间值，因此您将得到一个函数列表，所有函数都返回了9。

否则，实现这一点的唯一方法是使用i边界创建一个进一步的闭包，即：

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

3.反思

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, []))

这些信息对于文档生成、元编程、装饰器等非常有用。

现在，假设违约行为可以被改变，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=[]

然而，我们已经失去了自省的能力，无法看到默认参数是什么。因为对象还没有被构造，所以我们无法在不调用函数的情况下获取它们。我们所能做的最好的方法是存储源代码并将其作为字符串返回。