def my_func(working_list=None):
    if working_list is None: 
        working_list = []

    # alternative:
    # working_list = [] if working_list is None else working_list

    working_list.append("a")
    print(working_list)

文档说你应该使用None作为默认值，并在函数体中显式地测试它。

在这种情况下，这并不重要，但你可以使用对象标识来测试None:

if working_list is None: working_list = []

你也可以利用python中布尔运算符or的定义:

working_list = working_list or []

但是，如果调用者给你一个空列表(算作false)作为working_list，并期望你的函数修改他给它的列表，这将出乎意料。

我可能跑题了，但请记住，如果你只是想传递一个可变数量的参数，python的方法是传递一个元组*args或一个字典**kargs。这些是可选的，比语法myFunc([1,2,3])更好。

如果你想传递一个元组:

def myFunc(arg1, *args):
  print args
  w = []
  w += args
  print w
>>>myFunc(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
(2, 3, 4, 5, 6, 7)
[2, 3, 4, 5, 6, 7]

如果你想传递一个字典:

def myFunc(arg1, **kargs):
   print kargs
>>>myFunc(1, option1=2, option2=3)
{'option2' : 2, 'option1' : 3}

如果函数的目的是修改作为working_list传递的参数，请参阅HenryR的答案(=None，检查其中的None)。

但如果你不打算改变参数，只是把它作为一个列表的起点，你可以简单地复制它:

def myFunc(starting_list = []):
    starting_list = list(starting_list)
    starting_list.append("a")
    print starting_list

(或者在这个简单的情况下，只需打印starting_list + ["a"]，但我猜这只是一个玩具的例子)

一般来说，在Python中改变参数是一种糟糕的风格。唯一完全期望改变对象的函数是对象的方法。改变一个可选参数就更少见了——只在某些调用中发生的副作用真的是最好的接口吗?

如果你按照C语言中“输出参数”的习惯来做，那是完全不必要的——你总是可以以元组的形式返回多个值。 如果这样做是为了高效地构建一个长结果列表，而不需要构建中间列表，那么可以考虑将其作为生成器编写，并在调用它时使用result_list.extend(myFunc())。这样你的调用约定就会非常干净。

一种经常改变可选参数的模式是递归函数中隐藏的“memo”参数:

def depth_first_walk_graph(graph, node, _visited=None):
    if _visited is None:
        _visited = set()  # create memo once in top-level call

    if node in _visited:
        return
    _visited.add(node)
    for neighbour in graph[node]:
        depth_first_walk_graph(graph, neighbour, _visited)

其他答案已经提供了要求的直接解决方案，然而，由于这是Python程序员新手的一个非常常见的陷阱，因此值得添加对Python为什么会这样做的解释，这在可变默认参数下的Python漫游指南中得到了很好的总结:

Python的默认实参在定义函数时只计算一次，而不是每次调用函数时都计算(就像Ruby中那样)。这意味着如果你使用一个可变的默认参数并改变了它，你将在以后所有对函数的调用中也改变了这个对象。

已经提供了正确的答案。我只是想给出另一种语法来写你想做的事情，当你想创建一个默认空列表的类时，我发现它更漂亮:

class Node(object):
    def __init__(self, _id, val, parents=None, children=None):
        self.id = _id
        self.val = val
        self.parents = parents if parents is not None else []
        self.children = children if children is not None else []

这段代码使用了if else操作符语法。我特别喜欢它，因为它是一个简洁的小单行，没有冒号等，读起来几乎像一个正常的英语句子。：）

在你的情况下，你可以写作

def myFunc(working_list=None):
    working_list = [] if working_list is None else working_list
    working_list.append("a")
    print working_list

我参加了UCSC的编程扩展课程Python

这是真的:def Fn(data = []):

A)是一个好主意，这样你的数据列表在每次调用时都是空的。 B)是一个好主意，这样所有不提供任何参数的函数调用都将获得空列表作为数据。 C)是一个合理的想法，只要你的数据是一个字符串列表。 D)是一个坏主意，因为默认的[]会积累数据，并且默认的[]会随着后续的调用而改变。

答:

D)是一个坏主意，因为默认的[]会积累数据，并且默认的[]会随着后续的调用而改变。

引用自https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#function-definitions

Default parameter values are evaluated from left to right when the function definition is executed. This means that the expression is evaluated once, when the function is defined, and that the same “pre-computed” value is used for each call. This is especially important to understand when a default parameter is a mutable object, such as a list or a dictionary: if the function modifies the object (e.g. by appending an item to a list), the default value is in effect modified. This is generally not what was intended. A way around this is to use None as the default, and explicitly test for it in the body of the function, e.g.:

def whats_on_the_telly(penguin=None):
    if penguin is None:
        penguin = []
    penguin.append("property of the zoo")
    return penguin

也许最简单的事情就是在脚本中创建列表或元组的副本。这样就避免了检查的需要。例如,

    def my_funct(params, lst = []):
        liste = lst.copy()
         . .