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。

这不是设计缺陷。任何人被这个绊倒都是在做错事。

我认为有3种情况可能会遇到此问题：

您打算将参数修改为函数的副作用。在这种情况下，使用默认参数是没有意义的。唯一的例外是当您滥用参数列表以具有函数属性时，例如cache={}，并且根本不需要使用实际参数调用函数。你打算不修改参数，但你不小心修改了它。这是一个错误，修复它。您打算修改参数以在函数内部使用，但不希望修改在函数外部可见。在这种情况下，您需要复制参数，无论它是否为默认值！Python不是一种按值调用的语言，因此它不会为您创建副本，您需要对此进行明确说明。

问题中的例子可能属于第1类或第3类。奇怪的是，它既修改了传递的列表，又返回了它；你应该选择其中之一。

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；）

最简短的答案可能是“定义就是执行”，因此整个论点没有严格意义。作为一个更做作的例子，您可以引用以下内容：

def a(): return []

def b(x=a()):
    print x

希望这足以表明，在def语句执行时不执行默认参数表达式并不容易，或者没有意义，或者两者兼而有之。

不过，我同意，当您尝试使用默认构造函数时，这是一个陷阱。

你问的是为什么会这样：

def func(a=[], b = 2):
    pass

在内部并不等同于此：

def func(a=None, b = None):
    a_default = lambda: []
    b_default = lambda: 2
    def actual_func(a=None, b=None):
        if a is None: a = a_default()
        if b is None: b = b_default()
    return actual_func
func = func()

除了显式调用func（None，None）的情况，我们将忽略它。

换句话说，与其计算默认参数，不如存储每个参数，并在调用函数时计算它们？

一个答案可能就在这里——它可以有效地将每个带有默认参数的函数转换为闭包。即使所有数据都隐藏在解释器中，而不是完全关闭，数据也必须存储在某个地方。它会更慢，占用更多内存。

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]