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。
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；）
我对Python解释器的内部工作一无所知（我也不是编译器和解释器的专家），所以如果我提出任何不合理或不可能的建议，不要怪我。
假设python对象是可变的，我认为在设计默认参数时应该考虑到这一点。实例化列表时：
a = []
你希望得到一个新的列表。
为什么a=[]
def x(a=[]):
在函数定义而不是调用上实例化新列表？这就像你在问“如果用户不提供参数，那么实例化一个新列表，并将其作为调用者生成的列表使用”。我认为这是模棱两可的：
def x(a=datetime.datetime.now()):
用户，是否希望a默认为定义或执行x时对应的日期时间？在本例中，与前一例一样，我将保持与默认参数“赋值”是函数的第一条指令（函数调用时调用datetime.now（））相同的行为。另一方面，如果用户想要定义时间映射，他可以写：
b = datetime.datetime.now()
def x(a=b):
我知道，我知道：这是一个结束。或者Python可以提供一个关键字来强制定义时间绑定：
def x(static a=b):
1） 所谓的“可变默认参数”问题通常是一个特殊的例子，表明：“所有存在此问题的函数在实际参数上也存在类似的副作用问题，”这违反了函数式编程的规则，通常是不可想象的，应该将两者结合起来。
例子：
def foo(a=[]): # the same problematic function
a.append(5)
return a
>>> somevar = [1, 2] # an example without a default parameter
>>> foo(somevar)
[1, 2, 5]
>>> somevar
[1, 2, 5] # usually expected [1, 2]
解决方案：副本一个绝对安全的解决方案是首先复制或深度复制输入对象，然后对复制进行任何操作。
def foo(a=[]):
a = a[:] # a copy
a.append(5)
return a # or everything safe by one line: "return a + [5]"
许多内置可变类型都有一个复制方法，比如some_dict.copy（）或some_set.copy（），或者可以像somelist[：]或list（some_list）那样轻松复制。每个对象也可以通过copy.copy（any_object）进行复制，或者通过copy.deepcopy（）进行更彻底的复制（如果可变对象是由可变对象组成的，则后者很有用）。有些对象基本上基于“文件”对象等副作用，无法通过复制进行有意义的复制。复制
类似SO问题的示例问题
class Test(object): # the original problematic class
def __init__(self, var1=[]):
self._var1 = var1
somevar = [1, 2] # an example without a default parameter
t1 = Test(somevar)
t2 = Test(somevar)
t1._var1.append([1])
print somevar # [1, 2, [1]] but usually expected [1, 2]
print t2._var1 # [1, 2, [1]] but usually expected [1, 2]
它不应该保存在该函数返回的实例的任何公共属性中。（假设实例的私有属性不应按照约定从该类或子类之外进行修改。即_var1是私有属性）
结论：输入参数对象不应就地修改（变异），也不应绑定到函数返回的对象中。（如果我们更喜欢没有副作用的编程，这是强烈建议的。请参阅Wiki中关于“副作用”的内容（前两段与本文相关）。）.)
2)只有当对实际参数的副作用是必需的，但对默认参数不需要时，有用的解决方案才是def。。。（var1=无）：如果var1为无：var1=[]更多。。
3） 在某些情况下，默认参数的可变行为很有用。
这是一种性能优化。由于此功能，您认为这两个函数调用中哪一个更快？
def print_tuple(some_tuple=(1,2,3)):
print some_tuple
print_tuple() #1
print_tuple((1,2,3)) #2
我会给你一个提示。这是拆卸（参见http://docs.python.org/library/dis.html):
#1
0 LOAD_GLOBAL 0 (print_tuple)
3 CALL_FUNCTION 0
6 POP_TOP
7 LOAD_CONST 0 (None)
10 RETURN_VALUE
#2
0 LOAD_GLOBAL 0 (print_tuple)
3 LOAD_CONST 4 ((1, 2, 3))
6 CALL_FUNCTION 1
9 POP_TOP
10 LOAD_CONST 0 (None)
13 RETURN_VALUE
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？）
正如您所看到的，使用不可变的默认参数会带来性能上的好处。如果它是一个频繁调用的函数，或者默认参数需要很长时间才能构造，那么这可能会有所不同。此外，请记住Python不是C。在C中，您可以使用非常免费的常量。在Python中，你没有这个好处。
