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。
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。
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；）
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。
当我们这样做时：
def foo(a=[]):
...
…如果调用者没有传递a的值，我们将参数a分配给未命名列表。
为了简化讨论，让我们暂时为未命名列表命名。帕夫洛怎么样？
def foo(a=pavlo):
...
在任何时候，如果调用者没有告诉我们a是什么，我们就重用pavlo。
如果pavlo是可变的（可修改的），而foo最终对其进行了修改，那么在下次调用foo时我们会注意到这样的效果，而不指定a。
这就是你看到的（记住，pavlo被初始化为[]）：
>>> foo()
[5]
现在，帕夫洛是[5]。
再次调用foo（）将再次修改pavlo：
>>> foo()
[5, 5]
在调用foo（）时指定a可确保不会触及pavlo。
>>> ivan = [1, 2, 3, 4]
>>> foo(a=ivan)
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> ivan
[1, 2, 3, 4, 5]
所以，帕夫洛仍然是[5]。
>>> foo()
[5, 5, 5]
