你问的是为什么会这样：

def func(a=[], b = 2):
    pass

在内部并不等同于此：

def func(a=None, b = None):
    a_default = lambda: []
    b_default = lambda: 2
    def actual_func(a=None, b=None):
        if a is None: a = a_default()
        if b is None: b = b_default()
    return actual_func
func = func()

除了显式调用func（None，None）的情况，我们将忽略它。

换句话说，与其计算默认参数，不如存储每个参数，并在调用函数时计算它们？

一个答案可能就在这里——它可以有效地将每个带有默认参数的函数转换为闭包。即使所有数据都隐藏在解释器中，而不是完全关闭，数据也必须存储在某个地方。它会更慢，占用更多内存。

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。

如果考虑到以下因素，这种行为并不奇怪：

尝试赋值时只读类属性的行为，以及函数是对象（在公认的答案中解释得很好）。

（2）的作用已在本主题中广泛讨论。（1） 很可能是令人惊讶的原因，因为这种行为在来自其他语言时并不“直观”。

（1） 在Python教程中对类进行了描述。尝试将值分配给只读类属性时：

…在最内部范围之外找到的所有变量都是只读（尝试写入这样的变量只会创建一个最内部范围中的新局部变量，保留相同的命名的外部变量保持不变）。

回顾最初的示例，并考虑以上几点：

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

这里foo是一个对象，a是foo的一个属性（在foo.func_defs[0]中可用）。由于a是一个列表，因此a是可变的，因此是foo读写属性。当函数实例化时，它被初始化为签名指定的空列表，并且只要函数对象存在，它就可用于读取和写入。

在不覆盖默认值的情况下调用foo使用foo.func_defs中的默认值。在这种情况下，foo.func_descfs[0]用于函数内对象的代码范围。更改foo.func_defs[0]，它是foo对象的一部分，在执行foo中的代码之间持续存在。

现在，将其与文档中关于模拟其他语言的默认参数行为的示例进行比较，以便每次执行函数时都使用函数签名默认值：

def foo(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

考虑到（1）和（2），可以看出为什么这会实现所需的行为：

当foo函数对象被实例化时，foo.func_defs[0]被设置为None，这是一个不可变的对象。当函数以默认值执行时（函数调用中没有为L指定参数），foo.func_defs[0]（None）在本地作用域中可用为L。当L=[]时，foo.func_defs[0]处的赋值无法成功，因为该属性是只读的。根据（1），在局部作用域中创建一个新的局部变量（也称为L），并用于函数调用的其余部分。因此，对于未来的foo调用，foo.func_defs[0]保持不变。

我认为这个问题的答案在于python如何将数据传递给参数（通过值或引用传递），而不是可变性或python如何处理“def”语句。

简要介绍。首先，python中有两种数据类型，一种是简单的基本数据类型，如数字，另一种数据类型是对象。第二，当将数据传递给参数时，python按值传递基本数据类型，即将值的本地副本传递给本地变量，但按引用传递对象，即指向对象的指针。

承认以上两点，让我们解释一下python代码发生了什么。这只是因为通过对象的引用传递，但与可变/不可变无关，或者可以说“def”语句在定义时只执行一次。

[]是一个对象，因此python将[]的引用传递给a，即a只是指向[]的指针，该指针作为对象存储在内存中。只有一个[]副本，但是有很多引用。对于第一个foo（），列表[]通过append方法更改为1。但请注意，列表对象只有一个副本，该对象现在变为1。当运行第二个foo（）时，effbot网页所说的（不再计算项目）是错误的。a被评估为列表对象，尽管现在对象的内容是1。这是通过引用传递的效果！foo（3）的结果可以很容易地以相同的方式导出。

为了进一步验证我的答案，让我们看看另外两个代码。

=====第2名========

def foo(x, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(x)
    return items

foo(1)  #return [1]
foo(2)  #return [2]
foo(3)  #return [3]

[]是一个对象，None也是（前者是可变的，后者是不可变的。但可变性与问题无关）。空间中没有任何东西，但我们知道它在那里，那里只有一个“无”的副本。因此，每次调用foo时，项都会被求值为None（而不是某个只求值一次的答案），明确地说，引用（或地址）为None。然后在foo中，item被更改为[]，即指向另一个具有不同地址的对象。

=====第3位=======

def foo(x, items=[]):
    items.append(x)
    return items

foo(1)    # returns [1]
foo(2,[]) # returns [2]
foo(3)    # returns [1,3]

foo（1）的调用使项指向一个地址为11111111的列表对象[]。在后续的foo函数中，列表的内容被更改为1，但地址没有更改，仍然是11111111。然后foo（2，[]）就要来了。虽然foo（2，[]）中的[]与调用foo（1）时的默认参数[]具有相同的内容，但它们的地址不同！因为我们显式地提供了参数，所以项必须获取这个新[]的地址，比如2222222，并在进行一些更改后返回它。现在执行foo（3）。由于只提供了x，因此项必须再次采用其默认值。默认值是多少？它是在定义foo函数时设置的：位于11111111中的列表对象。因此，项目被评估为具有元素1的地址11111111。位于2222222的列表还包含一个元素2，但它不再由项目指向。因此，追加3将生成项目[1,3]。

从上面的解释中，我们可以看到，在接受的答案中推荐的effbot网页未能给出这个问题的相关答案。此外，我认为effbot网页中的一点是错误的。我认为关于UI.Button的代码是正确的：

for i in range(10):
    def callback():
        print "clicked button", i
    UI.Button("button %s" % i, callback)

每个按钮都可以保存一个不同的回调函数，该函数将显示不同的i值。我可以提供一个示例来说明这一点：

x=[]
for i in range(10):
    def callback():
        print(i)
    x.append(callback) 

如果我们执行x[7]（），我们将得到预期的7，x[9]（）将得到9，即i的另一个值。

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。

这可能是真的：

有人正在使用每种语言/库功能，并且在这里改变行为是不明智的，但是

坚持上述两个特征是完全一致的，并且仍然提出另一点：

这是一个令人困惑的特性，在Python中很不幸。

其他答案，或至少其中一些答案，要么是第1点和第2点，但不是第3点，要么就是第3点而淡化第1点或第2点。但这三个都是真的。

在这里，在中途换马可能会导致严重的破坏，而且通过改变Python来直观地处理Stefano的开头片段可能会产生更多的问题。也许有人很了解Python的内部结构，就能解释一个后果雷区。然而

现有的行为不是Pythonic的，Python之所以成功，是因为该语言几乎没有违反最不令人惊讶的原则。这是一个真正的问题，无论根除它是否明智。这是一种设计缺陷。如果你通过尝试追踪行为来更好地理解语言，我可以说C++完成了所有这些以及更多的工作；例如，通过导航细微的指针错误，您可以学到很多东西。但这并不是Pythonic的：那些对Python足够关心并在这种行为面前坚持不懈的人都是被这种语言所吸引的人，因为Python比其他语言的惊喜要少得多。当他们惊讶于用很少的时间就能让一些东西发挥作用——而不是因为设计失误——我的意思是，隐藏的逻辑谜题——这违背了程序员的直觉时，达博人和好奇者就成了Python爱好者，因为Python很好用。