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

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。

其他回答

Python防御5分

简单:行为在以下意义上很简单:大多数人只会陷入一次,而不是几次。一致性:Python始终传递对象,而不是名称。显然,默认参数是函数的一部分标题(而不是函数体)。因此,应该对其进行评估在模块加载时(并且仅在模块加载时间,除非嵌套),而不是在函数调用时。有用性:正如Frederik Lundh在解释中指出的在“Python中的默认参数值”中当前行为对于高级编程非常有用。(谨慎使用。)足够的文档:在最基本的Python文档中,在教程中,这个问题被大声宣布为第节第一小节中的“重要警告”“更多关于定义函数”。警告甚至使用粗体,这很少应用于标题之外。RTF:阅读详细手册。元学习:落入陷阱实际上是一个非常有帮助的时刻(至少如果你是一个反思型学习者),因为你随后会更好地理解这一点上述“一致性”将教你很多关于Python的知识。

文件的相关部分:

执行函数定义时,从左到右计算默认参数值。这意味着在定义函数时,表达式将求值一次,并且每次调用都使用相同的“预计算”值。当默认参数是可变对象(例如列表或字典)时,这一点尤其重要:如果函数修改了对象(例如,通过将项附加到列表),则默认值实际上已被修改。这通常不是预期的。解决此问题的一种方法是使用None作为默认值,并在函数体中显式测试它,例如:def whats_on_the_telly(企鹅=无):如果企鹅为无:企鹅=[]企鹅追加(“动物园的财产”)返回企鹅

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。

实际上,这不是设计缺陷,也不是因为内部构件或性能。这仅仅是因为Python中的函数是一级对象,而不仅仅是一段代码。

只要你这样想,那么它就完全有意义了:函数是根据其定义进行求值的对象;默认参数是一种“成员数据”,因此它们的状态可能会从一个调用更改到另一个调用-与任何其他对象中的状态完全相同。

无论如何,effbot(Fredrik Lundh)在Python的默认参数值中对这种行为的原因有很好的解释。我发现它非常清楚,我真的建议阅读它来更好地了解函数对象是如何工作的。

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。