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。


当前回答

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。

其他回答

使用None的简单解决方法

>>> def bar(b, data=None):
...     data = data or []
...     data.append(b)
...     return data
... 
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3, [34])
[34, 3]
>>> bar(3, [34])
[34, 3]

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。

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。

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。

您可以通过替换对象(以及与范围的关系)来解决此问题:

def foo(a=[]):
    a = list(a)
    a.append(5)
    return a

丑陋,但它奏效了。