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]

这可能是真的：

有人正在使用每种语言/库功能，并且在这里改变行为是不明智的，但是

坚持上述两个特征是完全一致的，并且仍然提出另一点：

这是一个令人困惑的特性，在Python中很不幸。

其他答案，或至少其中一些答案，要么是第1点和第2点，但不是第3点，要么就是第3点而淡化第1点或第2点。但这三个都是真的。

在这里，在中途换马可能会导致严重的破坏，而且通过改变Python来直观地处理Stefano的开头片段可能会产生更多的问题。也许有人很了解Python的内部结构，就能解释一个后果雷区。然而

现有的行为不是Pythonic的，Python之所以成功，是因为该语言几乎没有违反最不令人惊讶的原则。这是一个真正的问题，无论根除它是否明智。这是一种设计缺陷。如果你通过尝试追踪行为来更好地理解语言，我可以说C++完成了所有这些以及更多的工作；例如，通过导航细微的指针错误，您可以学到很多东西。但这并不是Pythonic的：那些对Python足够关心并在这种行为面前坚持不懈的人都是被这种语言所吸引的人，因为Python比其他语言的惊喜要少得多。当他们惊讶于用很少的时间就能让一些东西发挥作用——而不是因为设计失误——我的意思是，隐藏的逻辑谜题——这违背了程序员的直觉时，达博人和好奇者就成了Python爱好者，因为Python很好用。

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。

只需将函数更改为：

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

是的，这是Python中的一个设计缺陷

我看过所有其他答案，但我不相信。这种设计确实违反了最小惊讶的原则。

默认值可以设计为在调用函数时计算，而不是在定义函数时计算。Javascript是这样做的：

函数foo（a=[]）{a.推动（5）；返回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。请参阅本文：Python的后期绑定参数默认值。

为了进一步证明这是一个设计缺陷，如果你搜索“Python gotchas”，这个设计被称为gotcha，通常是列表中的第一个gotcha，在前9个Google结果（1、2、3、4、5、6、7、8、9）中。相反，如果你搜索“Javascript gotchas”，Javascript中默认参数的行为甚至一次都没有被提到过。

根据定义，Gotchas违反了最小惊讶的原则。它们令人惊讶。鉴于默认参数值的行为有着更高级的设计，不可避免的结论是Python的行为在这里代表了一个设计缺陷。

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；）