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。
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
...
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
...
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；）
