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。
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。
每个其他的答案都解释了为什么这实际上是一个好的和期望的行为，或者为什么你无论如何都不需要这个。我是为那些顽固的人准备的，他们想行使自己的权利，让语言服从自己的意愿，而不是相反。
我们将使用一个装饰器来“修复”这个行为，该装饰器将复制默认值，而不是为保留在默认值的每个位置参数重复使用相同的实例。
import inspect
from copy import deepcopy # copy would fail on deep arguments like nested dicts
def sanify(function):
def wrapper(*a, **kw):
# store the default values
defaults = inspect.getargspec(function).defaults # for python2
# construct a new argument list
new_args = []
for i, arg in enumerate(defaults):
# allow passing positional arguments
if i in range(len(a)):
new_args.append(a[i])
else:
# copy the value
new_args.append(deepcopy(arg))
return function(*new_args, **kw)
return wrapper
现在让我们使用这个装饰器重新定义我们的函数：
@sanify
def foo(a=[]):
a.append(5)
return a
foo() # '[5]'
foo() # '[5]' -- as desired
对于具有多个参数的函数来说，这一点尤为简洁。比较：
# the 'correct' approach
def bar(a=None, b=None, c=None):
if a is None:
a = []
if b is None:
b = []
if c is None:
c = []
# finally do the actual work
with
# the nasty decorator hack
@sanify
def bar(a=[], b=[], c=[]):
# wow, works right out of the box!
需要注意的是，如果您尝试使用关键字args，则上述解决方案会中断，如下所示：
foo(a=[4])
可以调整装饰器以允许这一点，但我们将此作为读者的练习；）
