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

这个“bug”给了我很多加班时间!但我开始看到它的潜在用途(但我还是希望它在执行时使用)

我会给你一个我认为有用的例子。

def example(errors=[]):
    # statements
    # Something went wrong
    mistake = True
    if mistake:
        tryToFixIt(errors)
        # Didn't work.. let's try again
        tryToFixItAnotherway(errors)
        # This time it worked
    return errors

def tryToFixIt(err):
    err.append('Attempt to fix it')

def tryToFixItAnotherway(err):
    err.append('Attempt to fix it by another way')

def main():
    for item in range(2):
        errors = example()
    print '\n'.join(errors)

main()

打印以下内容

Attempt to fix it
Attempt to fix it by another way
Attempt to fix it
Attempt to fix it by another way

其他回答

已经很忙的话题,但从我在这里读到的内容来看,以下内容帮助我意识到它是如何在内部工作的:

def bar(a=[]):
     print id(a)
     a = a + [1]
     print id(a)
     return a

>>> bar()
4484370232
4484524224
[1]
>>> bar()
4484370232
4484524152
[1]
>>> bar()
4484370232 # Never change, this is 'class property' of the function
4484523720 # Always a new object 
[1]
>>> id(bar.func_defaults[0])
4484370232

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。


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!


*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

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。