长时间修改Python的任何人都被以下问题咬伤（或弄成碎片）：

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

Python新手希望此函数始终返回仅包含一个元素的列表[5]。结果是非常不同的，并且非常令人惊讶（对于新手而言）：

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

我的一位经理曾经第一次遇到此功能，并将其称为该语言的“巨大设计缺陷”。我回答说，这种行为有一个潜在的解释，如果您不了解内部原理，那确实是非常令人困惑和意外的。但是，我无法（对自己）回答以下问题：在函数定义而不是函数执行时绑定默认参数的原因是什么？我怀疑经验丰富的行为是否具有实际用途（谁真正在C中使用了静态变量，却没有滋生bug？）

编辑：

巴泽克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置在何处有关：在函数内部还是“一起”使用？

在函数内部进行绑定将意味着x在调用该函数（未定义）时，该绑定实际上已绑定到指定的默认值，这会带来深层的缺陷：def从绑定的一部分（即函数对象）将在定义时发生，部分（默认参数的分配）将在函数调用时发生。

实际行为更加一致：执行该行时将评估该行的所有内容，即在函数定义时进行评估。

实际上，这不是设计缺陷，也不是由于内部因素或性能所致。
这完全是因为Python中的函数是一流的对象，而不仅仅是一段代码。

一旦您想到这种方式，就完全有道理了：函数是根据其定义求值的对象；默认参数属于“成员数据”，因此它们的状态可能会从一个调用更改为另一个调用-完全与其他任何对象一样。

无论如何，Effbot 在Python的Default Parameter Values中都很好地解释了这种现象的原因。
我发现它很清晰，我真的建议您阅读它，以更好地了解函数对象的工作原理。

假设您有以下代码

fruits = ("apples", "bananas", "loganberries")

def eat(food=fruits):
    ...

当我看到eat的声明时，最令人吃惊的事情是认为，如果没有给出第一个参数，它将等于元组 ("apples", "bananas", "loganberries")

但是，假设稍后在代码中，我做类似

def some_random_function():
    global fruits
    fruits = ("blueberries", "mangos")

然后，如果默认参数是在函数执行时绑定的，而不是在函数声明时绑定的，那么我会以一种非常糟糕的方式惊讶地发现结果已经改变。与发现foo上面的功能正在使列表发生变化相比，这将使IMO更加令人惊讶。

真正的问题在于可变变量，所有语言都在一定程度上存在此问题。这是一个问题：假设在Java中，我有以下代码：

StringBuffer s = new StringBuffer("Hello World!");
Map<StringBuffer,Integer> counts = new HashMap<StringBuffer,Integer>();
counts.put(s, 5);
s.append("!!!!");
System.out.println( counts.get(s) );  // does this work?

现在，我的地图StringBuffer在放入地图时会使用密钥的值吗，还是通过引用存储密钥？无论哪种方式，都会有人感到惊讶。尝试Map使用与其放入对象的值相同的值从对象中取出对象的人，或者即使他们使用的键实际上是同一个对象，似乎也无法检索其对象的人用来将其放入地图中（这实际上就是Python不允许将其可变的内置数据类型用作字典键的原因）。

您的示例很好地说明了Python新手会感到惊讶和被咬的情况。但是我认为，如果我们“解决”这个问题，那只会造成一种不同的情况，那就是被它们咬住，而且这种情况甚至不那么直观。而且，在处理可变变量时总是如此。您总是遇到这样的情况：根据编写的代码，某人可以直观地预期一种或相反的行为。

我个人喜欢Python当前的方法：定义函数时会评估默认函数参数，而该对象始终是默认对象。我想他们可以使用空列表来特殊情况，但是这种特殊的大小写会引起更多的惊讶，更不用说向后不兼容了。

文档的相关部分：

执行功能定义时，默认参数值从左到右评估。这意味着，在定义函数时，表达式将被计算一次，并且每次调用均使用相同的“预计算”值。这对于理解默认参数是可变对象（例如列表或字典）时尤其重要：如果函数修改了该对象（例如，通过将项目附加到列表中），则默认值实际上已被修改。这通常不是预期的。解决此问题的方法是使用None默认值，并在函数主体中显式测试它，例如：

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

我对Python解释器的内部运作一无所知（而且我也不是编译器和解释器的专家），所以如果我提出任何不明智或不可能的事情，也不要怪我。

假设python对象是可变的，我认为在设计默认参数时应考虑到这一点。实例化列表时：

a = []

您希望获得由引用的新列表a。

为什么要a=[]在

def x(a=[]):

在函数定义而不是调用上实例化一个新列表？就像您要问“如果用户不提供参数，则实例化一个新列表并像调用方产生的那样使用它”。我认为这是模棱两可的：

def x(a=datetime.datetime.now()):

用户，是否要a默认为定义或执行时的日期时间x？在这种情况下，与上一个例子一样，我将保持相同的行为，就像默认参数“赋值”是该函数的第一条指令（datetime.now()在函数调用时调用）一样。另一方面，如果用户想要定义时间映射，则可以编写：

b = datetime.datetime.now()
def x(a=b):

我知道，我知道：那是一个封闭。另外，Python可以提供一个关键字来强制定义时间绑定：

def x(static a=b):

好吧，原因很简单：绑定是在执行代码时完成的，而函数定义是在执行时定义的。

比较一下：

class BananaBunch:
    bananas = []

    def addBanana(self, banana):
        self.bananas.append(banana)

此代码遭受完全相同的意外情况。bananas是一个类属性，因此，当您向其中添加内容时，它将被添加到该类的所有实例中。原因是完全一样的。

只是“它是如何工作的”，要使其在函数情况下以不同的方式工作可能会很复杂，而在类情况下则可能是不可能的，或者至少会大大减慢对象实例化，因为您必须保留类代码并在创建对象时执行它。

是的，这是意外的。但是一旦一分钱下降，它就完全适合Python的工作方式。实际上，这是一个很好的教学辅助工具，一旦您了解了为什么会发生这种情况，就可以更好地使用python。

也就是说，它应该在任何优秀的Python教程中都非常突出。因为正如您提到的，每个人迟早都会遇到此问题。

你为什么不自省？

我真的很惊讶，没有人对可调用对象执行Python提供的深刻的自省（2并3适用）。

给定一个简单的小函数，func定义为：

>>> def func(a = []):
...    a.append(5)

当Python遇到它时，它要做的第一件事就是对其进行编译，以便code为此函数创建一个对象。完成此编译步骤后，Python 计算 *，然后将默认参数（[]此处为空列表）存储在函数对象本身中。正如上面提到的最高答案：a现在可以将列表视为函数的成员func。

因此，让我们进行一些自省，前后检查清单如何在内部扩展在函数对象。我Python 3.x为此使用，对于Python 2同样适用（在python 2中使用__defaults__或func_defaults；是的，同一事物有两个名称）。

执行前的功能：

>>> def func(a = []):
...     a.append(5)
...     

Python执行此定义后，它将采用指定的任何默认参数（a = []在此处）并将其填充到__defaults__函数对象的属性中（相关部分：Callables）：

>>> func.__defaults__
([],)

好的，所以__defaults__正如您期望的那样，将空列表作为中的单个条目。

执行后功能：

现在执行以下功能：

>>> func()

现在，让我们__defaults__再次看看：

>>> func.__defaults__
([5],)

吃惊吗 对象内部的值改变了！现在，对该函数的连续调用将简单地追加到该嵌入式list对象：

>>> func(); func(); func()
>>> func.__defaults__
([5, 5, 5, 5],)

因此，出现“缺陷”的原因是因为默认参数是函数对象的一部分。这里没有什么奇怪的事情，这一切都令人惊讶。

解决此问题的常见方法是使用None默认值，然后在函数体内进行初始化：

def func(a = None):
    # or: a = [] if a is None else a
    if a is None:
        a = []

由于函数主体每次都会重新执行，因此如果没有为传递任何参数，则始终会得到一个新的空列表a。

要进一步验证in中的列表__defaults__与函数中使用的列表相同，func您只需更改函数以返回函数体内使用id的列表的列表即可a。然后，把它比作在列表中__defaults__（位置[0]在__defaults__），你会看到这些确实是指的同一个列表实例：

>>> def func(a = []): 
...     a.append(5)
...     return id(a)
>>>
>>> id(func.__defaults__[0]) == func()
True

具备内省的力量！

^*要验证在函数编译期间Python是否评估默认参数，请尝试执行以下命令：

def bar(a=input('Did you just see me without calling the function?')): 
    pass  # use raw_input in Py2

您会注意到，input()在构建函数并将其绑定到名称的过程完成之前会被调用bar。

我曾经认为在运行时创建对象是更好的方法。我现在不太确定，因为您确实失去了一些有用的功能，尽管不管是为了防止新手混淆，还是值得的。这样做的缺点是：

1.表现

def foo(arg=something_expensive_to_compute())):
    ...

如果使用了调用时评估，那么每次使用不带参数的函数时都会调用昂贵的函数。您要么为每个调用付出昂贵的代价，要么需要在外部手动缓存该值，从而污染您的名称空间并增加冗长性。

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。如果更改了行为，则它们将绑定i到i 的调用时值，因此您将获得所有返回的函数的列表9。

否则，实现此目的的唯一方法是使用i绑定创建另一个闭包，即：

def make_func(i): return lambda: i
funcs = [make_func(i) for i in range(10)]

3.内省

考虑以下代码：

def foo(a='test', b=100, c=[]):
   print a,b,c

我们可以使用以下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, []))

该信息对于文档生成，元编程，装饰器等非常有用。

现在，假设可以更改默认行为，使其等效于：

_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=[]

但是，我们失去了自省的能力，无法看到默认参数是。由于尚未构造对象，因此，如果不实际调用函数，就无法拥有它们。我们最好的办法是存储源代码，并将其作为字符串返回。

捍卫Python的5分

1. 简单性：行为在以下意义上是简单的：大多数人只会陷入一次陷阱，而不是几次。

2. 一致性：Python 始终传递对象，而不传递名称。显然，默认参数是函数标题的一部分（而不是函数主体）。因此，应该在模块加载时（并且仅在模块加载时，除非嵌套）进行评估，而不是在函数调用时进行评估。

3. 用途：正如Frederik Lundh在对“ Python中的默认参数值”的解释中所指出的那样，当前行为对于高级编程可能非常有用。（请谨慎使用。）

4. 足够的文档：在最基本的Python文档中，该教程在“更多关于定义函数”部分的第一小节中 以“重要警告”的形式大声宣布该问题。警告甚至使用黑体字，很少在标题之外使用。RTFM：阅读精美的手册。

5. 元学习：陷入陷阱实际上是一个非常有用的时刻（至少如果您是一个反思型学习者），因为您随后将更好地理解上面的“一致性”这一点，这将教给您很多有关Python的知识。

此行为很容易通过以下方式解释：

1. 函数（类等）声明仅执行一次，创建所有默认值对象
2. 一切都通过引用传递

所以：

def x(a=0, b=[], c=[], d=0):
    a = a + 1
    b = b + [1]
    c.append(1)
    print a, b, c

1. a 不变-每个分配调用都会创建一个新的int对象-打印新对象
2. b 不变-从默认值构建新数组并打印
3. c 更改-对同一对象执行操作-并打印

您要问的是为什么这样：

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

在内部不等同于此：

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）的情况外，我们将忽略它。

换句话说，为什么不存储默认参数，而不是评估默认参数，并在调用函数时对其进行评估？

一个答案可能就在那里-它可以有效地将具有默认参数的每个函数转换为闭包。即使全部隐藏在解释器中，而不是完全关闭，数据也必须存储在某个地方。它将变慢，并使用更多的内存。

1）所谓的“可变默认参数”问题通常是一个特殊的示例，它表明：
“所有带有此问题的函数在实际参数上也遭受类似的副作用，”，
这违反了函数编程的规则，通常不可思议，应将两者固定在一起。

例：

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：一个副本
的绝对安全解决方案是copy或deepcopy输入对象进行操作，然后对副本执行任何操作。

def foo(a=[]):
    a = a[:]     # a copy
    a.append(5)
    return a     # or everything safe by one line: "return a + [5]"

许多内置的可变类型的复制方法如some_dict.copy()或some_set.copy()，可以像somelist[:]或那样轻松复制list(some_list)。每个对象也可以通过以下方式复制copy.copy(any_object)或更彻底地复制：copy.deepcopy()（后者有用如果可变对象是从可变对象构成）。有些对象从根本上是基于副作用的，例如“文件”对象，并且不能通过复制有意义地进行复制。复制中

示例问题 类似的SO问题的

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]

不应将其保存在任何公共场所此函数返回的实例的属性中。（假设实例的私有属性不应按惯例从此类或子类的外部进行修改。即为_var1私有属性）

结论：
输入参数对象不应就地修改（突变），也不应将其绑定到函数返回的对象中。（如果我们更喜欢强烈建议没有副作用的编程。请参见Wiki上的“副作用”（在此上下文中，前两段是相关内容）。）

2）
仅当需要对实际参数产生副作用但对默认参数没有副作用时，有用的解决方案是def ...(var1=None): if var1 is None: var1 = [] More。

3）在某些情况下，默认参数的可变行为很有用。

实际上，这与默认值无关，除了在编写具有可变默认值的函数时，它经常会作为意外行为出现。

>>> def foo(a):
    a.append(5)
    print a

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

此代码中没有默认值，但是您遇到了完全相同的问题。

问题是当调用者不希望这样做时，foo正在修改从调用者传入的可变变量。如果函数被调用类似，这样的代码会很好append_5; 那么调用者将调用该函数以修改其传入的值，并且行为将是预期的。但是这样的函数不太可能采用默认参数，并且可能不会返回列表（因为调用者已经具有对该列表的引用；它只是传入了该列表）。

foo具有默认参数的原件不应修改a是显式传递还是获得默认值。除非上下文/名称/文档中明确指出应该修改参数，否则您的代码应仅保留可变参数。将传入的可变值作为参数用作本地临时对象是一个极坏的主意，无论我们是否使用Python，是否涉及默认参数。

如果您需要在计算内容的过程中破坏性地操作本地临时文件，并且需要从参数值开始进行操作，则需要进行复制。

话题已经很忙了，但是根据我在这里所读到的内容，以下内容帮助我意识到了它在内部的工作方式：

def bar(a=[]):
     print id(a)
     a = a + [1]
     print id(a)
     return a

>>> bar()
4484370232
4484524224
[1]
>>> bar()
4484370232
4484524152
[1]
>>> bar()
4484370232 # Never change, this is 'class property' of the function
4484523720 # Always a new object 
[1]
>>> id(bar.func_defaults[0])
4484370232

这是一项性能优化。通过此功能，您认为这两个函数调用中哪个更快？

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。这是反汇编（请参阅http://docs.python.org/library/dis.html）：

#1个

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

我怀疑经验丰富的行为是否具有实际用途（谁真正在C中使用了静态变量，却没有滋生bug？）

正如你所看到的，是用一成不变的默认参数时提高性能。如果这是一个经常调用的函数，或者默认参数需要花费很长时间来构造，那么这可能会有所不同。另外，请记住，Python不是C。在C中，您拥有几乎免费的常量。在Python中，您没有此好处。

Python：可变默认参数

在函数编译为函数对象时会评估默认参数。当函数使用该函数时，该函数多次使用它们，它们仍然是同一对象。

当它们是可变的时，当发生突变（例如，通过向其添加元素）时，它们将在连续调用时保持突变。

它们保持变异，因为它们每次都是相同的对象。

等效代码：

由于列表是在编译和实例化函数对象时绑定到函数的，因此：

def foo(mutable_default_argument=[]): # make a list the default argument
    """function that uses a list"""

几乎完全等同于此：

_a_list = [] # create a list in the globals

def foo(mutable_default_argument=_a_list): # make it the default argument
    """function that uses a list"""

del _a_list # remove globals name binding

示范

这是一个演示-您可以在每次引用它们时验证它们是否是同一对象

• 看到列表是在函数完成编译为函数对象之前创建的，
• 观察到每次引用列表时ID都是相同的，
• 观察到第二次调用使用列表的函数时列表保持不变，
• 观察从源打印输出的顺序（我方便地为您编号）：

example.py

print('1. Global scope being evaluated')

def create_list():
    '''noisily create a list for usage as a kwarg'''
    l = []
    print('3. list being created and returned, id: ' + str(id(l)))
    return l

print('2. example_function about to be compiled to an object')

def example_function(default_kwarg1=create_list()):
    print('appending "a" in default default_kwarg1')
    default_kwarg1.append("a")
    print('list with id: ' + str(id(default_kwarg1)) + 
          ' - is now: ' + repr(default_kwarg1))

print('4. example_function compiled: ' + repr(example_function))


if __name__ == '__main__':
    print('5. calling example_function twice!:')
    example_function()
    example_function()

并使用以下命令运行它python example.py：

1. Global scope being evaluated
2. example_function about to be compiled to an object
3. list being created and returned, id: 140502758808032
4. example_function compiled: <function example_function at 0x7fc9590905f0>
5. calling example_function twice!:
appending "a" in default default_kwarg1
list with id: 140502758808032 - is now: ['a']
appending "a" in default default_kwarg1
list with id: 140502758808032 - is now: ['a', 'a']

这是否违反了“最少惊讶”的原则？

这种执行顺序经常会使Python的新用户感到困惑。如果您了解Python执行模型，那么就可以预期了。

对新Python用户的一般说明：

但这就是为什么对新用户的通常指示是改为创建其默认参数，如下所示：

def example_function_2(default_kwarg=None):
    if default_kwarg is None:
        default_kwarg = []

这使用None单例作为哨兵对象来告诉函数我们是否获得了默认值以外的参数。如果没有参数，则实际上我们想使用一个新的空列表[]作为默认值。

正如关于控制流的教程部分所述：

如果您不希望在后续调用之间共享默认值，则可以这样编写函数：

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

最短的答案可能是“定义就是执行”，因此整个论点没有严格意义。作为更人为的示例，您可以引用以下内容：

def a(): return []

def b(x=a()):
    print x

希望足以表明在def语句执行时不执行默认参数表达式不是一件容易的事，或者说没有道理，或者两者兼而有之。

我同意，当您尝试使用默认构造函数时，这是一个陷阱。

使用None的简单解决方法

>>> def bar(b, data=None):
...     data = data or []
...     data.append(b)
...     return data
... 
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3)
[3]
>>> bar(3, [34])
[34, 3]
>>> bar(3, [34])
[34, 3]

如果考虑以下因素，这种行为就不足为奇了：

1. 分配尝试时只读类属性的行为，并且
2. 函数是对象（在接受的答案中有很好的解释）。

（2）的作用已在该线程中广泛讨论。（1）可能是令人惊讶的原因，因为这种行为在来自其他语言时不是“直观”的。

（1）在有关类的Python 教程中进行了描述。在尝试为只读类属性分配值时：

...在最内层作用域之外找到的所有变量都是只读的（尝试写入此类变量只会在最内层作用域内创建一个新的局部变量，而使名称相同的外层变量保持不变）。

回到原始示例并考虑以上几点：

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

这foo是一个对象，a是的属性foo（位于foo.func_defs[0]）。由于a是列表，a因此是可变的，因此是的读写属性foo。实例化函数时，它将初始化为签名指定的空列表，并且只要函数对象存在，就可以进行读取和写入。

在foo不覆盖默认值的情况下进行调用会使用中的默认值foo.func_defs。在这种情况下，foo.func_defs[0]用于a功能对象的代码范围内。更改更改，a更改foo.func_defs[0]是foo对象的一部分，并在foo。

现在，将此与模拟其他语言的默认参数行为的文档示例进行比较，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），可以看到为什么这样做可以实现所需的行为：

• 当foo功能对象被实例化，foo.func_defs[0]被设置为None，一个不可变的对象。
• 当使用默认值执行函数（L在函数调用中未指定参数）时，foo.func_defs[0]（None）在本地作用域中为L。
• 在时L = []，分配不能在处成功foo.func_defs[0]，因为该属性是只读的。
• 对于（1），还会L在本地范围内创建一个也命名为新的本地变量，并用于其余的函数调用。foo.func_defs[0]因此对于以后的调用保持不变foo。

我将演示将默认列表值传递给函数的替代结构（与字典同样有效）。

正如其他人广泛评论的那样，list参数在定义时绑定到函数，而不是在执行时绑定。由于列表和字典是可变的，因此对该参数的任何更改都会影响对该函数的其他调用。结果，随后对该函数的调用将收到此共享列表，该共享列表可能已被对该函数的任何其他调用更改。更糟糕的是，两个参数同时使用了此函数的共享参数，而忽略了另一个参数所做的更改。

错误的方法（可能是...）：

def foo(list_arg=[5]):
    return list_arg

a = foo()
a.append(6)
>>> a
[5, 6]

b = foo()
b.append(7)
# The value of 6 appended to variable 'a' is now part of the list held by 'b'.
>>> b
[5, 6, 7]  

# Although 'a' is expecting to receive 6 (the last element it appended to the list),
# it actually receives the last element appended to the shared list.
# It thus receives the value 7 previously appended by 'b'.
>>> a.pop()             
7

您可以使用以下命令验证它们是同一对象id：

>>> id(a)
5347866528

>>> id(b)
5347866528

Per Brett Slatkin的“有效的Python：59种编写更好的Python的特定方式”，第20项：使用None和文档字符串指定动态默认参数（第48页）

在Python中达到预期结果的约定是提供默认值，None并在docstring中记录实际行为。

此实现可确保对函数的每次调用都可以接收默认列表，也可以将列表传递给函数。

首选方法：

def foo(list_arg=None):
   """
   :param list_arg:  A list of input values. 
                     If none provided, used a list with a default value of 5.
   """
   if not list_arg:
       list_arg = [5]
   return list_arg

a = foo()
a.append(6)
>>> a
[5, 6]

b = foo()
b.append(7)
>>> b
[5, 7]

c = foo([10])
c.append(11)
>>> c
[10, 11]

“错误方法”可能存在合法的用例，程序员可能希望共享默认的列表参数，但这比规则更可能是例外。

这里的解决方案是：

1. 使用None作为默认值（或随机数object），以及交换机上，在运行时创建自己的价值观; 要么
2. 使用a lambda作为默认参数，并在try块中调用它以获取默认值（这是lambda抽象用于的事情）。

第二个选项很好，因为该函数的用户可以传递一个可调用的（可能已经存在）（例如type）

当我们这样做时：

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

... 如果调用者未传递a的值，则将参数分配a给一个未命名的列表。

为了简化讨论，让我们暂时为未命名列表命名。怎么pavlo样

def foo(a=pavlo):
   ...

在任何时候，如果呼叫者不告诉我们是什么a，我们就会重用pavlo。

如果pavlo是可变的（可修改的），并且foo最终对其进行了修改，那么下次foo调用我们注意到的效果时无需指定a。

因此，这就是您所看到的（记住，pavlo已初始化为[]）：

 >>> foo()
 [5]

现在，pavlo是[5]。

foo()再次调用会再次修改pavlo：

>>> foo()
[5, 5]

指定a呼叫时foo()确保pavlo不会被触摸。

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

因此，pavlo仍然是[5, 5]。

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

我有时会利用此行为来替代以下模式：

singleton = None

def use_singleton():
    global singleton

    if singleton is None:
        singleton = _make_singleton()

    return singleton.use_me()

如果singleton仅由使用use_singleton，则我喜欢以下模式作为替换：

# _make_singleton() is called only once when the def is executed
def use_singleton(singleton=_make_singleton()):
    return singleton.use_me()

我用它来实例化访问外部资源的客户端类，还用于创建字典或用于记忆的列表。

由于我认为这种模式并不为人所知，因此我做了简短的评论，以防止将来发生误解。

您可以通过替换对象来解决这个问题（并因此替换范围）：

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

丑陋，但是行得通。

可能确实是：

1. 有人正在使用每种语言/库功能，并且
2. 在这里切换行为是不明智的，但是

坚持上述两个功能，并且仍然提出另一点是完全一致的：

3. 这是一个令人困惑的功能，不幸的是在Python中。

其他答案，或者至少其中一些答案得分为1和2，而不是3，或者得分为3，淡化得分为1和2。但是所有三个答案都是正确的。

的确，在此处中途更换马匹可能会造成重大损坏，并且通过更改Python以直观地处理Stefano的开头代码段可能会产生更多问题。确实可能是一个非常了解Python内部知识的人可以解释后果的雷区。然而，

现有的行为不是Python的，Python是成功的，因为很少有语言违反任何地方的最小惊讶原则 附近这很糟糕。根除它是否明智是一个真正的问题。这是一个设计缺陷。如果您通过尝试找出行为来更好地理解该语言，那么可以说C ++可以完成所有这些工作，甚至更多。通过导航（例如）细微的指针错误，您学到了很多东西。但这不是Python风格的：关心Python足以在这种行为面前持之以恒的人是被该语言吸引的人，因为Python比其他语言具有更少的惊喜。当涉猎者和好奇的人成为Pythonista者时，他们惊讶地发现需要花很少的时间才能完成某项工作-不是因为设计漏洞-我的意思是隐藏的逻辑难题-消除了被Python吸引的程序员的直觉因为它可行。

这不是设计缺陷。绊倒这个的人做错了什么。

我看到3种情况，您可能会遇到此问题：

1. 您打算修改参数作为函数的副作用。在这种情况下，没有默认参数是没有意义的。唯一的例外是，当您滥用参数列表以具有函数属性（例如）时cache={}，根本就不会期望使用实际参数来调用函数。
2. 您打算保留该参数不变，但您无意中对其做了修改。那是一个错误，修复它。
3. 您打算修改在函数内部使用的参数，但是并不希望修改在函数外部可见。在这种情况下，无论是否为默认值，都需要复制该参数！Python不是按值调用的语言，因此它不能为您创建副本，您需要对其进行明确说明。

问题中的示例可能属于类别1或3。奇怪的是，它同时修改了传递的列表并返回了它；您应该选择其中一个。

这个“ bug”给了我很多加班时间！但是我开始看到它的潜在用途（但是我还是希望它能在执行时使用）

我会给你我认为有用的例子。

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

只需将功能更改为：

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

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。

简介。首先，python中有两种类型的数据类型，一种是简单的基本数据类型，例如数字，另一种是对象。其次，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局部变量，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。这仅是因为通过引用传递了对象，但与可变/不可变无关，或者可以说，“ def”语句在定义时仅执行一次。

[]是一个对象，因此python将[]的引用传递给a，即，a仅是指向[]的指针，该指针作为对象位于内存中。[]只有一个副本，但是有很多引用。对于第一个foo（），通过append方法将列表[]更改为1。但是请注意，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网页上显示的内容（不再评估项目）是错误的。a被评估为列表对象，尽管现在对象的内容为1。这是通过引用传递的效果！foo（3）的结果可以用相同的方式轻松得出。

为了进一步验证我的答案，让我们看一下另外两个代码。

====== 2号========

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，对象也是这样None（前者是可变的，而后者是不可变的。但是可变性与问题无关）。空间中没有一个地方，但我们知道它在那里，那里只有一个副本。因此，每次调用foo时，项都会被评估为“无”（与之对应的答案是只被评估一次），显然，该引用（或地址）为“无”。然后在foo中，item更改为[]，即指向另一个具有不同地址的对象。

====== 3号=======

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

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

foo（1）的调用使项指向具有地址的列表对象[]，例如11111111。在续集的foo函数中，列表的内容更改为1，但地址未更改，仍然为11111111然后foo（2，[]）来了。尽管在调用foo（1）时，foo（2，[]）中的[]与默认参数[]的内容相同，但是它们的地址却不同！由于我们显式提供了参数，items因此必须采用这个新地址[]例如2222222），并在进行一些更改后将其返回。现在执行foo（3）。因为只有x提供时，项目必须再次使用其默认值。默认值是多少？它是在定义foo函数时设置的：位于11111111的列表对象。因此，将这些项评估为具有元素1的地址11111111。位于2222222的列表也包含一个元素2，但是任何项目都不会指向该列表更多。因此，3的追加将成为items[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网页未能给出与此问题相关的答案。而且，我认为effbot网页中的一点是错误的。我认为有关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)

每个按钮可以包含一个不同的回调函数，该函数将显示不同的值i。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) 

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

TLDR：定义时间默认值是一致的，并且更具表现力。

定义一个函数影响两个范围：该范围定义包含的功能，并执行范围由包含的功能。尽管很清楚块是如​​何映射到作用域的，但问题是在哪里def <name>(<args=defaults>):属于：

...                           # defining scope
def name(parameter=default):  # ???
    ...                       # execution scope

该def name零件必须在定义范围内进行评估- name毕竟我们希望在那里可用。仅在内部评估函数将使其无法访问。

由于parameter是一个常量名，因此我们可以与同时“评估”它def name。这还有一个优势，那就是它可以生成具有已知签名的功能name(parameter=...):，而不是裸露的签名name(...):。

现在，什么时候评估default？

一致性已经说了“在定义时”：def <name>(<args=defaults>):在定义时最好也评估其他所有内容。延迟其中的一部分将是令人惊讶的选择。

两种选择都不相等：如果default在定义时求值，它仍然会影响执行时间。如果default在执行时评估，则不会影响定义时间。选择“在定义时”允许表达两种情况，而选择“在执行时”只能表达一种情况：

def name(parameter=defined):  # set default at definition time
    ...

def name(parameter=default):     # delay default until execution time
    parameter = default if parameter is None else parameter
    ...

其他所有答案都解释了为什么这实际上是一种不错的期望行为，或者为什么无论如何您都不需要这样做。Mine适用于那些固执己见的人，他们想行使自己的权利将语言屈服于自己的意愿，而不是反过来。

我们将使用装饰器“修复”此行为，该装饰器将复制默认值，而不是为保留其默认值的每个位置参数重用相同的实例。

import inspect
from copy import copy

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(copy(arg))
        return function(*new_args, **kw)
    return wrapper

现在，让我们使用此装饰器重新定义函数：

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

foo() # '[5]'
foo() # '[5]' -- as desired

这对于带有多个参数的函数特别整洁。相比：

# 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

与

# the nasty decorator hack
@sanify
def bar(a=[], b=[], c=[]):
    # wow, works right out of the box!

重要的是要注意，如果您尝试使用关键字args，上述解决方案将失效，如下所示：

foo(a=[4])

装饰器可以进行调整以允许这样做，但是我们将其留给读者练习；）