问题:"最少惊讶"和可变的默认参数

任何人对Python进行足够长时间的修补都被以下问题咬伤(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]。相反,结果却截然不同,而且非常令人惊讶(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,因此称其为"严重的设计缺陷"。我回答说,这种行为有一个基本的解释,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?)

修改

Baczek举了一个有趣的例子。连同您的大部分评论,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: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)时有效地绑定到了指定的默认值,这会带来严重的缺陷:def 行是"混合的",即部分(功能对象的)绑定将在定义时发生,而部分(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。

标签:python,language-design,default-parameters,least-astonishment

回答1:

实际上,这不是设计缺陷,也不是因为内部因素或性能问题。
仅仅是因为Python中的函数是一流的对象,而不仅仅是一段代码。

一旦您开始思考这种方式,那便完全有意义:函数是根据其定义进行评估的对象;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在默认参数值中都很好地解释了这种行为的原因。在Python中使用
我发现它很清晰,因此我建议阅读此书以更好地了解函数对象的工作原理。

回答2:

假设您具有以下代码

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,在代码的稍后部分,我会做类似的事情

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。与发现上面的foo函数正在使列表发生变异相比,这将使IMO更加令人惊讶。

真正的问题在于可变变量,所有语言在某种程度上都存在此问题。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,我的地图放入StringBuffer键的值时,是将其放入地图中还是通过引用存储该键?无论哪种方式,都会有人感到惊讶。尝试使用与其放入对象的值相同的值尝试从Map中获取对象的人,或者即使他们使用密钥也似乎无法检索其对象的人"正在使用的字面上是与用于将其放入地图中的对象相同的东西(这实际上就是Python不允许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,即被它们咬伤,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。您总是会遇到某些情况,人们可能会根据自己编写的代码直观地期望一种或相反的行为。

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作为特殊情况,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。

回答3:

文档的相关部分:

执行函数定义时,默认参数值从左到右求值。这意味着,在定义函数时,表达式将被求值一次,并且相同的"预先计算"值用于每个呼叫。这对于理解默认参数何时是可变对象(例如列表或字典)尤为重要:如果函数修改了该对象(例如,通过将项目附加到列表),则默认值实际上已被修改。这通常不是预期的。解决此问题的一种方法是使用None作为默认值,并在函数主体中明确测试它,例如:

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

回答4:

我对Python解释器的内部工作一无所知(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。

提供了python对象可变的,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a引用的列表。

为什么a=[]

def x(a=[]):

实例化一个有关函数定义而不是调用的新列表?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,您是否要让a默认为与您定义或执行x时相对应的日期时间?在这种情况下,与上一个示例一样,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(在函数调用上调用datetime.now()) 。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:这是一个关闭。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):

回答5:

嗯,原因很简单,就是在执行代码时完成绑定,然后执行函数定义,好吧……在定义函数时。

比较:

class BananaBunch:
    bananas = []

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

此代码遭受完全相同的意外事件。 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。

这只是"它是如何工作的",而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,因为您必须保持类代码,并在创建对象时执行。

是的,这是意外的。但是一旦一分钱下降,它就完全适合Python的一般工作方式。实际上,这是一种很好的教学手段,一旦您了解了为什么会发生这种情况,您就会更好地使用python。

那表明它应该在任何好的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这个问题。

回答6:

为什么不自省?

我真的很惊讶,没有人对可调用对象执行Python提供的深刻内省(23适用)。

给出一个简单的小功能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,以便为此函数创建一个code对象。完成此编译步骤后, Python 求值 *,然后默认参数(此处为空列表[])存储在功能对象本身。正如上面提到的最高答案:列表a现在可以被认为是函数func成员

因此,让我们做一下自省,前后检查功能对象内部的列表扩展方式。我为此使用Python3.x,对于Python 2同样适用(在Python 2中使用__defaults__func_defaults;是的,两个相同的名称)。

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(此处为a=[])和将其填充到功能对象的__defaults__属性中(相关部分:可调用项):

>>> func.__defaults__
([],)

好,因此,空列表作为__defaults__中的单个条目,与预期的一样。

执行后的功能:

现在让我们执行此功能:

>>> func()

现在,让我们再次看看那些__defaults__

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

惊讶吗?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的list对象:

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

因此,出现'flaw'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作为默认值,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,因此如果未为a传递任何参数,则始终会得到一个新的空列表。


要进一步验证__defaults__中的列表与函数func中使用的列表相同,您只需更改函数以返回ida的code>。然后,将其与__defaults__中的列表(__defaults__中的位置[0])进行比较,您将看到它们确实是在指代同一列表实例:

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

全部具有内省的力量!


* 要验证Python在函数编译期间评估默认参数,请尝试执行以下操作:

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

您会注意到,在构建函数并将其绑定到名称bar的过程之前,将调用input()

回答7:

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。效果

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

如果使用调用时评估,则每次使用不带参数的函数时都会调用昂贵的函数。您可能会为每次调用付出昂贵的代价,或者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程度。

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 current 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,则它们会将i绑定到i的 call-time 值,因此您将获得一个全部返回了9

否则,唯一实现此方法的方法是使用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

考虑代码:

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

我们可以使用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, []))

此信息对于文档生成,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,我们已经失去了自省的能力,无法看到默认参数是什么。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。

回答8:

捍卫Python的5分

  1. 简单:行为在以下意义上很简单:大多数人只会一次陷入这个陷阱,而不是几次。

  2. 一致性:Python 始终传递对象,而不是名称。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(除非嵌套,仅在模块加载时)评估它,而不是在函数调用时评估它。

  3. 有用性:正如Frederik Lundh在他对" Python中的默认参数值" ,当前行为对于高级编程非常有用。 (请谨慎使用。)

  4. 足够的文档:在最基本的Python文档(该教程)中,该问题在 first中被大声宣布为"重要警告" 小节"有关定义函数的更多信息" 。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:进入陷阱实际上是一个非常有用的时刻(至少如果您是反思型学习者),因为您随后将更好地理解上面的"一致性"点那会教你很多有关Python的知识。

回答9:

这种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. 所有内容均通过引用传递

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-已打印新对象
  2. b不变-从默认值构建并打印新数组
  3. c更改-对同一对象执行操作-并将其打印出来

回答10:

您要问的是为什么:

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,为什么不存储每个参数,而不是评估默认参数,并在调用函数时对它们进行评估?

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。即使所有内容都隐藏在解释器中,而不是完全关闭,数据也必须存储在某个地方。这样会更慢,并且会占用更多内存。

回答11:

1)所谓的"可变默认参数"问题通常是一个特殊的示例,它说明:
"所有具有此问题的功能也遭受实际参数的类似副作用问题 strong>,"
这违反了函数编程的规则,通常是不希望的,应该将两者固定在一起。

示例:

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
一个绝对安全的解决方案是 复制 <首先对输入对象进行code> deepcopy ,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具有像some_dict.copy()some_set.copy()之类的复制方法,也可以像somelist[:]这样容易复制list(some_list)。每个对象也可以通过copy.copy(any_object)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,后者很有用) 。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

类似的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]

不应同时将其保存在此函数返回的实例的任何 public 属性中。 (假设实例的 private 属性不应按照惯例从此类或子类的外部进行修改。即_var1是私有属性)

结论:
输入参数对象不应就地修改(突变),也不应将其绑定到函数返回的对象中。 (如果强烈建议您进行编程,而没有副作用,则强烈建议。请参见有关"副作用"的Wiki < / a>(在此情况下,前两段是无关紧要的。)

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): 如果var1为None: var1=[]
更多。

3)在某些情况下是默认参数有用

回答12:

这实际上与默认值无关,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。

问题在于,当调用者不希望这样做时,foo修改从调用者传入的可变变量。如果该函数被调用为append_5之类的代码,则这样的代码就可以了;则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)。

具有默认参数的原始foo不应修改a,无论它是显式传入还是具有默认值。除非上下文/名称/文档中明确指出应修改参数,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。

如果在计算某些内容时需要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。

回答13:

已经很忙的话题了,但是根据我在这里所读的内容,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

回答14:

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。这是反汇编的内容(请参阅 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,而没有滋生bug?)

如您所见,使用不可变默认参数时,具有性能。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,则可能会有所不同。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。

回答15:

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,发生突变(例如,通过向其添加元素)时,它们在连续调用中仍保持突变。

它们保持变异,因为它们每次都是同一个对象。

等效代码:

由于在编译和实例化函数对象时将列表绑定到函数,因此:

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

几乎与此完全等效:

_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

演示

这是一个演示-每次被

引用时,您可以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都相同,
  • 第二次发现使用该列表的函数时,该列表保持不变
  • 观察从源打印输出的顺序(我为您方便地编号了):

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pythonexample.py

运行它
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Python新用户的常规说明:

但这就是为什么通常向新用户说明的是创建这样的默认参数的原因:

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

这将None单例用作哨兵对象,以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[]作为默认列表。

正如关于控制流的教程部分所述: / p>

如果您不希望在后续调用之间共享默认设置,则可以这样编写函数:

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

回答16:

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

希望足以证明,在def语句的执行时间不执行默认参数表达式不是一件容易的事,或者没有道理,或者两者兼而有之。

不过,当您尝试使用默认构造函数时,我同意这是一个陷阱。

回答17:

使用"无"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]

回答18:

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,
  2. 函数是对象(在可接受的答案中有很好的解释)。

(2)的角色已在本主题中进行了广泛介绍。 (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"。

(1)在Python 类教程中进行了描述。尝试为只读类属性分配值:

...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,而将名称相同的外部变量变量不变 )。

回顾原始示例并考虑以上几点:

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

此处foo是一个对象,而afoo的一个属性(可从foo.func_defs[0])。由于a是一个列表,因此a是可变的,因此是foo的可读写属性。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。

在不覆盖默认值的情况下调用foo会使用foo.func_defs中的默认值。在这种情况下,foo.func_defs[0]用于功能对象代码范围内的a。对a的更改会更改foo.func_defs[0],它是foo对象的一部分,并且在执行中的代码之间一直存在foo

现在,将其与模拟其他语言的默认参数行为的文档中的示例进行比较,这样每次执行函数时都会使用默认的函数签名:

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

(1)(2)考虑在内,可以看到为什么它达到了预期的行为:

  • 实例化foo函数对象时,将foo.func_defs[0]设置为None,这是一个不变的对象。
  • 使用默认值执行函数(在函数调用中未为L指定参数)时,foo.func_defs[0]()在本地范围内以L可用。
  • L=[]上,赋值无法在foo.func_defs[0]处成功进行,因为该属性是只读的。
  • 每个(1) 都会在本地范围内创建一个新的本地变量,也称为L ,用于其余的函数调用。因此,foo.func_defs[0]对于以后调用foo保持不变。

回答19:

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该函数的共享参数,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id来验证它们是同一对象:

>>> id(a)
5347866528

>>> id(b)
5347866528

Per Brett Slatkin的"有效的Python:编写更好的Python的59种特定方式",项目20:使用None和Docstrings指定动态默认参数(第48页)

在Python中获得所需结果的约定是提供默认值None,并在文档字符串中记录实际行为。

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,程序员可能希望使用这些错误的方法来共享默认列表参数,但这比规则更可能是例外。

回答20:

这里的解决方案是:

  1. 使用None作为默认值(或nonce object),并在运行时将其打开以创建您的值;或
  2. 使用lambda作为默认参数,并在try块中调用它以获取默认值(这是lambda抽象的目的)。

第二个选项很好,因为该函数的用户可以传入一个可调用的,可能已经存在(例如type)

回答21:

当我们这样做时:

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

...如果调用方未传递a的值,则将参数a分配给未命名的列表。

为了简化讨论,让我们暂时为未命名列表起一个名字。 pavlo怎么样?

def foo(a=pavlo):
   ...

任何时候,如果呼叫者不告诉我们a是什么,我们将重用pavlo

如果pavlo是可变的(可修改的),并且foo最终对其进行了修改,则我们注意到下次调用foo时不使用该效果指定a

这就是您所看到的(记住,pavlo初始化为[]):

 >>> foo()
 [5]

现在,pavlo是[5]。

再次调用foo()会再次修改pavlo

>>> foo()
[5, 5]

在调用foo()时指定a,以确保未触摸pavlo

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

所以,pavlo仍然是[5,5]

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

回答22:

我有时会利用这种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use_singleton使用,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()

我已使用它来实例化访问外部资源的客户端类,还用于创建用于记忆的字典或列表。

由于我认为这种模式并不为人所知,因此我发表了简短的评论,以防止将来发生误会。

回答23:

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,但是可行。

回答24:

可能是这样的:

  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

同时保留上述两个功能并保持另一点是完全一致的:

  1. 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,但不是3,或者得分为3,淡化得分为1和2。但这三个答案都是正确的。

的确,在此处中途更换马匹会造成重大损坏,并且通过更改Python以直观地处理Stefano的开头片段可能会产生更多问题。也许确实很了解Python内部知识的人可以解释后果的雷区。 但是,

现有的行为不是Python式的,Python是成功的,因为很少有关于该语言的行为违反了 near 这么严重的地方的最小惊讶原则。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。当涉猎者和好奇者成为一名Pythonista使用者时,他们惊讶地发现需要花很少的时间才能完成某项工作,而不是因为设计漏洞-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正常工作

回答25:

这不是设计缺陷。任何绊倒的人都在做错事。

在3种情况下,我发现您可能会遇到此问题:

  1. 您打算将参数修改为函数的副作用。在这种情况下,毫无意义使用默认参数。唯一的例外是当您滥用参数列表以具有函数属性时,例如cache={},根本就不会调用带有实际参数的函数。
  2. 您打算不修改参数,但您意外地 did 对其进行了修改。那是一个错误,请解决。
  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,都需要对参数进行复制! Python不是一种按值调用的语言,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,它既修改了传递的列表并返回了它;您应该选择一个。

回答26:

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(但我希望它仍在执行时)

我会给你我所看到的有用的例子。

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

回答27:

只需将功能更改为:

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

回答28:

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。仅仅是因为通过引用传递了对象,但与可变/不可变的对象无关,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只是指向[]的指针,该指针作为目的。 []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。尽管现在a对象的内容是 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。

为进一步验证我的答案,让我们看一下另外两个代码。

=======第2 ========

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,None也是如此(前者是可变的,而后者是不可变的。但可变性与问题无关)。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"(相对于某些答案,该回答仅被评估一次),明确地说,该引用(或地址)为"无"。然后在foo中,将item更改为[],即指向另一个具有不同地址的对象。

======第3 =======

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

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

对foo(1)的调用使项目指向具有地址(例如11111111)的列表对象[]。列表的内容更改为 1 ,但地址未更改,仍然是11111111。然后foo(2,[])来了。尽管在调用foo(1)时,foo(2,[])中的[]与默认参数[]具有相同的内容,但是它们的地址不同!由于我们显式提供了参数,因此items必须使用这个新的[]的地址(例如2222222),并在进行一些更改后将其返回。现在执行foo(3)。由于仅提供x,因此项必须再次采用其默认值。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,追加3将构成items [1,3]。

根据以上说明,我们可以看到在接受的网站上推荐的 effbot 网页答案未能对此问题提供相关答案。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i值。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,而x[9]()将得到9,另一个值为 i

回答29:

TLDR:定义时间默认值是一致的,并且更具表现力。


定义功能会影响两个范围:定义范围包含功能和执行范围包含功能。虽然很清楚块是如​​何映射到作用域的,但问题是def ( ): 属于哪里:

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

defname部分必须在定义范围内进行评估-毕竟,我们希望name在那里可用。仅在内部评估函数会使其无法访问。

由于parameter是一个常量名称,因此我们可以与defname同时"评估"它。这还有一个优点,就是它生成具有已知签名的函数,即name(parameter=...):,而不是裸露的name(...):

现在,何时评估默认

一致性已经说了"在定义时":def ( ): 的所有其他内容也最好在定义时进行评估。延迟其中的一部分将是令人惊讶的选择。

这两个选择都不相同:如果在定义时对default进行了评估,则仍然可以影响执行时间。如果在执行时评估default,则不能影响定义时间。选择"按定义"可以表示两种情况,而选择"按执行"则只能表示一种情况:

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
    ...

回答30:

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,或者为什么您不应该这样。 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功能:

@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。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

使用

# 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,上述解决方案就会失效,例如:

foo(a=[4])

可以对装饰器进行调整以允许这样做,但是我们将其留给读者练习;)

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