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

只需将函数更改为:

def notastonishinganymore(a = []): 
    '''The name is just a joke :)'''
    a = a[:]
    a.append(5)
    return a

其他回答

当我们这样做时:

def foo(a=[]):
    ...

…如果调用者没有传递a的值,我们将参数a分配给未命名列表。

为了简化讨论,让我们暂时为未命名列表命名。帕夫洛怎么样?

def foo(a=pavlo):
   ...

在任何时候,如果调用者没有告诉我们a是什么,我们就重用pavlo。

如果pavlo是可变的(可修改的),而foo最终对其进行了修改,那么在下次调用foo时我们会注意到这样的效果,而不指定a。

这就是你看到的(记住,pavlo被初始化为[]):

 >>> foo()
 [5]

现在,帕夫洛是[5]。

再次调用foo()将再次修改pavlo:

>>> foo()
[5, 5]

在调用foo()时指定a可确保不会触及pavlo。

>>> ivan = [1, 2, 3, 4]
>>> foo(a=ivan)
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> ivan
[1, 2, 3, 4, 5]

所以,帕夫洛仍然是[5]。

>>> foo()
[5, 5, 5]

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。

只需将函数更改为:

def notastonishinganymore(a = []): 
    '''The name is just a joke :)'''
    a = a[:]
    a.append(5)
    return a

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。

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