这种行为很容易解释为：

函数（类等）声明只执行一次，创建所有默认值对象所有内容都通过引用传递

So:

def x(a=0, b=[], c=[], d=0):
    a = a + 1
    b = b + [1]
    c.append(1)
    print a, b, c

a不改变-每次赋值调用都创建新的int对象-打印新对象b不变-新数组是从默认值构建并打印的c更改-对同一对象执行操作-并打印

假设您有以下代码

fruits = ("apples", "bananas", "loganberries")

def eat(food=fruits):
    ...

当我看到eat的声明时，最不令人惊讶的是，如果没有给定第一个参数，它将等于元组（“apples”、“banans”、“loganberries”）

然而，假设稍后在代码中

def some_random_function():
    global fruits
    fruits = ("blueberries", "mangos")

那么，如果默认参数是在函数执行时绑定的，而不是在函数声明时绑定的话，我会惊讶地发现（以一种非常糟糕的方式）水果已经被更改了。这将比发现上面的foo函数正在改变列表更让IMO惊讶。

真正的问题在于可变变量，所有语言在某种程度上都存在这个问题。这里有一个问题：假设在Java中我有以下代码：

StringBuffer s = new StringBuffer("Hello World!");
Map<StringBuffer,Integer> counts = new HashMap<StringBuffer,Integer>();
counts.put(s, 5);
s.append("!!!!");
System.out.println( counts.get(s) );  // does this work?

现在，我的映射是使用StringBuffer键在放置到映射中时的值，还是通过引用存储该键？不管怎样，都有人感到惊讶；或者是试图使用与放入对象的值相同的值将对象从Map中取出的人，或者是即使他们使用的键实际上与用于将其放入映射中的对象相同，但似乎无法检索对象的人（这实际上就是Python不允许将其可变内置数据类型用作字典键的原因）。

你的例子是一个很好的例子，Python新手会感到惊讶和被咬。但我认为，如果我们“修复”了这一点，那么这只会造成一种不同的情况，即它们会被咬，而且这种情况会更不直观。此外，在处理可变变量时总是如此；你总是会遇到这样的情况：根据编写的代码，某人可能会直觉地期望一种或相反的行为。

我个人喜欢Python当前的方法：在定义函数时计算默认函数参数，并且该对象始终是默认值。我想他们可以使用空列表进行特殊情况处理，但这种特殊情况会引起更大的惊讶，更不用说向后不兼容了。

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。

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。

我有时会利用这种行为来替代以下模式：

singleton = None

def use_singleton():
    global singleton

    if singleton is None:
        singleton = _make_singleton()

    return singleton.use_me()

如果singleton仅由use_singleton使用，我喜欢以下模式作为替换：

# _make_singleton() is called only once when the def is executed
def use_singleton(singleton=_make_singleton()):
    return singleton.use_me()

我用它来实例化访问外部资源的客户机类，也用来创建用于内存化的字典或列表。

由于我不认为这种模式是众所周知的，所以我确实发表了简短的评论，以防止未来的误解。

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。