你为什么不反省一下？

我真的很惊讶没有人对可调用对象执行Python（2和3适用）提供的深刻反省。

给定一个简单的小函数func，定义为：

>>> def func(a = []):
...    a.append(5)

当Python遇到它时，它要做的第一件事就是编译它，以便为这个函数创建一个代码对象。在完成此编译步骤时，Python计算*，然后将默认参数（此处为空列表[]）存储在函数对象本身中。正如上面提到的答案：列表a现在可以被认为是函数func的成员。

因此，让我们做一些内省，前后检查一下列表是如何在函数对象内部展开的。我使用的是Python 3.x，对于Python 2也是如此（在Python 2中使用__defaults__或func_faults；是的，两个名称表示相同的东西）。

执行前功能：

>>> def func(a = []):
...     a.append(5)
...     

Python执行此定义后，它将接受指定的任何默认参数（此处a=[]），并将它们填充到函数对象的__defaults__属性中（相关部分：Callables）：

>>> func.__defaults__
([],)

好的，所以__defaults__中的单个条目是一个空列表，正如预期的那样。

执行后的功能：

现在让我们执行此函数：

>>> func()

现在，让我们再次看看这些__defaults__：

>>> func.__defaults__
([5],)

惊讶的？对象内部的值发生了变化！对函数的连续调用现在只需追加到嵌入的列表对象：

>>> func(); func(); func()
>>> func.__defaults__
([5, 5, 5, 5],)

所以，这就是为什么会出现这种“缺陷”的原因，因为默认参数是函数对象的一部分。这里没有什么奇怪的事情，只是有点令人惊讶。

解决此问题的常见方法是使用None作为默认值，然后在函数体中初始化：

def func(a = None):
    # or: a = [] if a is None else a
    if a is None:
        a = []

由于每次都会重新执行函数体，因此如果没有为a传递参数，则总是会得到一个新的空列表。

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要进一步验证__defaults__中的列表与函数func中使用的列表相同，只需更改函数以返回函数体中使用的list a的id。然后，将其与__defaults__中的列表（__defaults_中的位置[0]）进行比较，您将看到这些列表实际上是如何引用同一列表实例的：

>>> def func(a = []): 
...     a.append(5)
...     return id(a)
>>>
>>> id(func.__defaults__[0]) == func()
True

一切都有自省的力量！

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*要验证Python在编译函数期间是否计算默认参数，请尝试执行以下操作：

def bar(a=input('Did you just see me without calling the function?')): 
    pass  # use raw_input in Py2

正如您会注意到的，在构建函数并将其绑定到名称栏的过程之前，会调用input（）。

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。

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；）

我过去认为在运行时创建对象是更好的方法。我现在不太确定，因为你确实失去了一些有用的功能，尽管这可能是值得的，无论是为了防止新手混淆。这样做的缺点是：

1.性能

def foo(arg=something_expensive_to_compute())):
    ...

如果使用了调用时求值，那么每次使用函数时都会调用代价高昂的函数，而无需参数。您要么为每次调用付出昂贵的代价，要么需要手动从外部缓存值，从而污染您的命名空间并增加冗长。

2.强制绑定参数

一个有用的技巧是在创建lambda时将lambda的参数绑定到变量的当前绑定。例如：

funcs = [ lambda i=i: i for i in range(10)]

这将返回分别返回0,1,2,3…的函数列表。如果行为发生了变化，它们会将i绑定到i的调用时间值，因此您将得到一个函数列表，所有函数都返回了9。

否则，实现这一点的唯一方法是使用i边界创建一个进一步的闭包，即：

def make_func(i): return lambda: i
funcs = [make_func(i) for i in range(10)]

3.反思

考虑代码：

def foo(a='test', b=100, c=[]):
   print a,b,c

我们可以使用inspect模块获取有关参数和默认值的信息

>>> inspect.getargspec(foo)
(['a', 'b', 'c'], None, None, ('test', 100, []))

这些信息对于文档生成、元编程、装饰器等非常有用。

现在，假设违约行为可以被改变，这相当于：

_undefined = object()  # sentinel value

def foo(a=_undefined, b=_undefined, c=_undefined)
    if a is _undefined: a='test'
    if b is _undefined: b=100
    if c is _undefined: c=[]

然而，我们已经失去了自省的能力，无法看到默认参数是什么。因为对象还没有被构造，所以我们无法在不调用函数的情况下获取它们。我们所能做的最好的方法是存储源代码并将其作为字符串返回。

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。