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。
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。
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。
嗯，原因很简单，绑定是在代码执行时完成的，函数定义是执行的，嗯。。。当定义函数时。
比较一下：
class BananaBunch:
bananas = []
def addBanana(self, banana):
self.bananas.append(banana)
这段代码遭遇了完全相同的意外事件。香蕉是一个类属性，因此，当您向它添加内容时，它会添加到该类的所有实例中。原因完全相同。
这只是“它是如何工作的”，在函数情况下使它以不同的方式工作可能会很复杂，在类情况下可能是不可能的，或者至少会大大降低对象实例化的速度，因为您必须保留类代码，并在创建对象时执行它。
是的，这是出乎意料的。但一旦一分钱下降，它就完全符合Python的工作原理。事实上，这是一个很好的教学辅助工具，一旦你了解了为什么会发生这种情况，你就会更好地了解python。
也就是说，它应该在任何好的Python教程中占据突出位置。因为正如你提到的，每个人迟早都会遇到这个问题。
TLDR：定义时间默认值是一致的，严格来说更具表达力。
定义函数会影响两个作用域：包含函数的定义作用域和函数所包含的执行作用域。虽然很清楚块是如何映射到作用域的，但问题是def＜name＞（＜args＝defaults＞）：属于：
... # defining scope
def name(parameter=default): # ???
... # execution scope
def-name部分必须在定义范围内求值，毕竟我们希望name在定义范围中可用。仅在函数内部求值将使其无法访问。
由于参数是一个常量名称，所以我们可以在定义名称的同时对其进行“求值”。这还有一个优点，它生成的函数具有已知签名name（parameter=…）：，而不是裸名（…）：。
现在，何时评估默认值？
一致性已经表明“在定义时”：def＜name＞（＜args＝defaults＞）的所有其他属性：也最好在定义时进行评估。推迟部分时间将是一个令人惊讶的选择。
这两种选择也不等同：如果在定义时计算默认值，它仍然会影响执行时间。如果在执行时计算默认值，则不会影响定义时间。选择“at definition”可以表达两种情况，而选择“at executing”只能表达一种情况：
def name(parameter=defined): # set default at definition time
...
def name(parameter=default): # delay default until execution time
parameter = default if parameter is None else parameter
...
