任何人只要长时间摆弄Python，都会被以下问题所困扰（或撕成碎片）：
def foo(a=[]):
a.append(5)
return a
Python新手希望这个没有参数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，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()
我的一位经理曾第一次接触到这个功能，并称其为语言的“戏剧性设计缺陷”。我回答说，这种行为有一个潜在的解释，如果你不了解其内部，这确实非常令人困惑和意外。然而，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？我怀疑有经验的行为是否有实际用途（谁真的在C中使用了静态变量，而没有滋生bug？）
编辑：
Baczek举了一个有趣的例子。连同您的大多数评论，特别是Utaal的评论，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]
在我看来，设计决策似乎与将参数范围放在哪里有关：放在函数内部，还是与函数“一起”？
在函数内部进行绑定意味着当函数被调用而不是被定义时，x被有效地绑定到指定的默认值，这将带来一个严重的缺陷：def行将是“混合”的，即部分绑定（函数对象）将在定义时发生，部分绑定（默认参数的赋值）将在函数调用时发生。
实际行为更加一致：当执行该行时，该行的所有内容都会得到求值，这意味着在函数定义时。
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
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；）
