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。

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。

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（）。

这里的解决方案是：

使用None作为默认值（或随机数对象），并在运行时打开它以创建值；或使用lambda作为默认参数，并在try块中调用它以获得默认值（这是lambda抽象的目的）。

第二个选项很好，因为函数的用户可以传入一个可调用的，它可能已经存在（例如类型）

这种行为很容易解释为：

函数（类等）声明只执行一次，创建所有默认值对象所有内容都通过引用传递

So:

def x(a=0, b=[], c=[], d=0):
    a = a + 1
    b = b + [1]
    c.append(1)
    print a, b, c

a不改变-每次赋值调用都创建新的int对象-打印新对象b不变-新数组是从默认值构建并打印的c更改-对同一对象执行操作-并打印

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