Python防御5分

简单：行为在以下意义上很简单：大多数人只会陷入一次，而不是几次。一致性：Python始终传递对象，而不是名称。显然，默认参数是函数的一部分标题（而不是函数体）。因此，应该对其进行评估在模块加载时（并且仅在模块加载时间，除非嵌套），而不是在函数调用时。有用性：正如Frederik Lundh在解释中指出的在“Python中的默认参数值”中当前行为对于高级编程非常有用。（谨慎使用。）足够的文档：在最基本的Python文档中，在教程中，这个问题被大声宣布为第节第一小节中的“重要警告”“更多关于定义函数”。警告甚至使用粗体，这很少应用于标题之外。RTF：阅读详细手册。元学习：落入陷阱实际上是一个非常有帮助的时刻（至少如果你是一个反思型学习者），因为你随后会更好地理解这一点上述“一致性”将教你很多关于Python的知识。

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。

已经很忙的话题，但从我在这里读到的内容来看，以下内容帮助我意识到它是如何在内部工作的：

def bar(a=[]):
     print id(a)
     a = a + [1]
     print id(a)
     return a

>>> bar()
4484370232
4484524224
[1]
>>> bar()
4484370232
4484524152
[1]
>>> bar()
4484370232 # Never change, this is 'class property' of the function
4484523720 # Always a new object 
[1]
>>> id(bar.func_defaults[0])
4484370232

如果考虑到以下因素，这种行为并不奇怪：

尝试赋值时只读类属性的行为，以及函数是对象（在公认的答案中解释得很好）。

（2）的作用已在本主题中广泛讨论。（1） 很可能是令人惊讶的原因，因为这种行为在来自其他语言时并不“直观”。

（1） 在Python教程中对类进行了描述。尝试将值分配给只读类属性时：

…在最内部范围之外找到的所有变量都是只读（尝试写入这样的变量只会创建一个最内部范围中的新局部变量，保留相同的命名的外部变量保持不变）。

回顾最初的示例，并考虑以上几点：

def foo(a=[]):
    a.append(5)
    return a

这里foo是一个对象，a是foo的一个属性（在foo.func_defs[0]中可用）。由于a是一个列表，因此a是可变的，因此是foo读写属性。当函数实例化时，它被初始化为签名指定的空列表，并且只要函数对象存在，它就可用于读取和写入。

在不覆盖默认值的情况下调用foo使用foo.func_defs中的默认值。在这种情况下，foo.func_descfs[0]用于函数内对象的代码范围。更改foo.func_defs[0]，它是foo对象的一部分，在执行foo中的代码之间持续存在。

现在，将其与文档中关于模拟其他语言的默认参数行为的示例进行比较，以便每次执行函数时都使用函数签名默认值：

def foo(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

考虑到（1）和（2），可以看出为什么这会实现所需的行为：

当foo函数对象被实例化时，foo.func_defs[0]被设置为None，这是一个不可变的对象。当函数以默认值执行时（函数调用中没有为L指定参数），foo.func_defs[0]（None）在本地作用域中可用为L。当L=[]时，foo.func_defs[0]处的赋值无法成功，因为该属性是只读的。根据（1），在局部作用域中创建一个新的局部变量（也称为L），并用于函数调用的其余部分。因此，对于未来的foo调用，foo.func_defs[0]保持不变。

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

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。