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]

我认为这个问题的答案在于python如何将数据传递给参数（通过值或引用传递），而不是可变性或python如何处理“def”语句。

简要介绍。首先，python中有两种数据类型，一种是简单的基本数据类型，如数字，另一种数据类型是对象。第二，当将数据传递给参数时，python按值传递基本数据类型，即将值的本地副本传递给本地变量，但按引用传递对象，即指向对象的指针。

承认以上两点，让我们解释一下python代码发生了什么。这只是因为通过对象的引用传递，但与可变/不可变无关，或者可以说“def”语句在定义时只执行一次。

[]是一个对象，因此python将[]的引用传递给a，即a只是指向[]的指针，该指针作为对象存储在内存中。只有一个[]副本，但是有很多引用。对于第一个foo（），列表[]通过append方法更改为1。但请注意，列表对象只有一个副本，该对象现在变为1。当运行第二个foo（）时，effbot网页所说的（不再计算项目）是错误的。a被评估为列表对象，尽管现在对象的内容是1。这是通过引用传递的效果！foo（3）的结果可以很容易地以相同的方式导出。

为了进一步验证我的答案，让我们看看另外两个代码。

=====第2名========

def foo(x, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(x)
    return items

foo(1)  #return [1]
foo(2)  #return [2]
foo(3)  #return [3]

[]是一个对象，None也是（前者是可变的，后者是不可变的。但可变性与问题无关）。空间中没有任何东西，但我们知道它在那里，那里只有一个“无”的副本。因此，每次调用foo时，项都会被求值为None（而不是某个只求值一次的答案），明确地说，引用（或地址）为None。然后在foo中，item被更改为[]，即指向另一个具有不同地址的对象。

=====第3位=======

def foo(x, items=[]):
    items.append(x)
    return items

foo(1)    # returns [1]
foo(2,[]) # returns [2]
foo(3)    # returns [1,3]

foo（1）的调用使项指向一个地址为11111111的列表对象[]。在后续的foo函数中，列表的内容被更改为1，但地址没有更改，仍然是11111111。然后foo（2，[]）就要来了。虽然foo（2，[]）中的[]与调用foo（1）时的默认参数[]具有相同的内容，但它们的地址不同！因为我们显式地提供了参数，所以项必须获取这个新[]的地址，比如2222222，并在进行一些更改后返回它。现在执行foo（3）。由于只提供了x，因此项必须再次采用其默认值。默认值是多少？它是在定义foo函数时设置的：位于11111111中的列表对象。因此，项目被评估为具有元素1的地址11111111。位于2222222的列表还包含一个元素2，但它不再由项目指向。因此，追加3将生成项目[1,3]。

从上面的解释中，我们可以看到，在接受的答案中推荐的effbot网页未能给出这个问题的相关答案。此外，我认为effbot网页中的一点是错误的。我认为关于UI.Button的代码是正确的：

for i in range(10):
    def callback():
        print "clicked button", i
    UI.Button("button %s" % i, callback)

每个按钮都可以保存一个不同的回调函数，该函数将显示不同的i值。我可以提供一个示例来说明这一点：

x=[]
for i in range(10):
    def callback():
        print(i)
    x.append(callback) 

如果我们执行x[7]（），我们将得到预期的7，x[9]（）将得到9，即i的另一个值。

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；）

你问的是为什么会这样：

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

在内部并不等同于此：

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，与其计算默认参数，不如存储每个参数，并在调用函数时计算它们？

一个答案可能就在这里——它可以有效地将每个带有默认参数的函数转换为闭包。即使所有数据都隐藏在解释器中，而不是完全关闭，数据也必须存储在某个地方。它会更慢，占用更多内存。

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（）。

只需将函数更改为：

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