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。
1) 所谓的“可变默认参数”问题通常是一个特殊的例子,表明:“所有存在此问题的函数在实际参数上也存在类似的副作用问题,”这违反了函数式编程的规则,通常是不可想象的,应该将两者结合起来。
例子:
def foo(a=[]): # the same problematic function
a.append(5)
return a
>>> somevar = [1, 2] # an example without a default parameter
>>> foo(somevar)
[1, 2, 5]
>>> somevar
[1, 2, 5] # usually expected [1, 2]
解决方案:副本一个绝对安全的解决方案是首先复制或深度复制输入对象,然后对复制进行任何操作。
def foo(a=[]):
a = a[:] # a copy
a.append(5)
return a # or everything safe by one line: "return a + [5]"
许多内置可变类型都有一个复制方法,比如some_dict.copy()或some_set.copy(),或者可以像somelist[:]或list(some_list)那样轻松复制。每个对象也可以通过copy.copy(any_object)进行复制,或者通过copy.deepcopy()进行更彻底的复制(如果可变对象是由可变对象组成的,则后者很有用)。有些对象基本上基于“文件”对象等副作用,无法通过复制进行有意义的复制。复制
类似SO问题的示例问题
class Test(object): # the original problematic class
def __init__(self, var1=[]):
self._var1 = var1
somevar = [1, 2] # an example without a default parameter
t1 = Test(somevar)
t2 = Test(somevar)
t1._var1.append([1])
print somevar # [1, 2, [1]] but usually expected [1, 2]
print t2._var1 # [1, 2, [1]] but usually expected [1, 2]
它不应该保存在该函数返回的实例的任何公共属性中。(假设实例的私有属性不应按照约定从该类或子类之外进行修改。即_var1是私有属性)
结论:输入参数对象不应就地修改(变异),也不应绑定到函数返回的对象中。(如果我们更喜欢没有副作用的编程,这是强烈建议的。请参阅Wiki中关于“副作用”的内容(前两段与本文相关)。).)
2)只有当对实际参数的副作用是必需的,但对默认参数不需要时,有用的解决方案才是def。。。(var1=无):如果var1为无:var1=[]更多。。
3) 在某些情况下,默认参数的可变行为很有用。
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;)
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。
是的,这是Python中的一个设计缺陷
我看过所有其他答案,但我不相信。这种设计确实违反了最小惊讶的原则。
默认值可以设计为在调用函数时计算,而不是在定义函数时计算。Javascript是这样做的:
函数foo(a=[]){a.推动(5);返回a;}console.log(foo());//[5]console.log(foo());//[5]console.log(foo());//[5]
作为进一步证明这是一个设计缺陷的证据,Python核心开发人员目前正在讨论引入新语法来解决这个问题。请参阅本文:Python的后期绑定参数默认值。
为了进一步证明这是一个设计缺陷,如果你搜索“Python gotchas”,这个设计被称为gotcha,通常是列表中的第一个gotcha,在前9个Google结果(1、2、3、4、5、6、7、8、9)中。相反,如果你搜索“Javascript gotchas”,Javascript中默认参数的行为甚至一次都没有被提到过。
根据定义,Gotchas违反了最小惊讶的原则。它们令人惊讶。鉴于默认参数值的行为有着更高级的设计,不可避免的结论是Python的行为在这里代表了一个设计缺陷。
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]