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。

我将演示一种将默认列表值传递给函数的替代结构（它与字典同样适用）。

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。由于列表和字典是可变的，因此对该参数的任何更改都将影响对该函数的其他调用。因此，对函数的后续调用将接收此共享列表，该列表可能已被对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:

>>> id(a)
5347866528

>>> id(b)
5347866528

根据Brett Slatkin的《有效的Python：59种编写更好Python的具体方法》，第20项：使用None和Docstring指定动态默认参数（第48页）

在Python中实现所需结果的惯例是提供默认值None，并记录实际行为在docstring中。

此实现确保对函数的每个调用都接收默认列表或传递给函数的列表。

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”可能有合法的用例，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。

这是一种性能优化。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

我会给你一个提示。这是拆卸（参见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？）

正如您所看到的，使用不可变的默认参数会带来性能上的好处。如果它是一个频繁调用的函数，或者默认参数需要很长时间才能构造，那么这可能会有所不同。此外，请记住Python不是C。在C中，您可以使用非常免费的常量。在Python中，你没有这个好处。

文件的相关部分：

执行函数定义时，从左到右计算默认参数值。这意味着在定义函数时，表达式将求值一次，并且每次调用都使用相同的“预计算”值。当默认参数是可变对象（例如列表或字典）时，这一点尤其重要：如果函数修改了对象（例如，通过将项附加到列表），则默认值实际上已被修改。这通常不是预期的。解决此问题的一种方法是使用None作为默认值，并在函数体中显式测试它，例如：def whats_on_the_telly（企鹅=无）：如果企鹅为无：企鹅=[]企鹅追加（“动物园的财产”）返回企鹅

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。

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。