Python中的默认参数详解

概述文章的主题不要使用可变对象作为函数的默认参数例如list，dict，因为def是一个可执行语句，只有def执行的时候才会计算默认默认参数的值，所以使用默认参数会造成函数执行的时候一直在使用同一个对象，引起bug。

文章的主题

不要使用可变对象作为函数的默认参数例如 List，dict，因为def是一个可执行语句，只有def执行的时候才会计算默认默认参数的值，所以使用默认参数会造成函数执行的时候一直在使用同一个对象，引起BUG。

基本原理

在 Python 源码中,我们使用def来定义函数或者方法。在其他语言中,类似的东西往往只是一一个语法声明关键字,但def却是一个可执行的指令。Python代码执行的时候先会使用 compile 将其编译成 PyCodeObject.

PyCodeObject 本质上依然是一种静态源代码,只不过以字节码方式存储,因为它面向虚拟机。因此 Code 关注的是如何执行这些字节码,比如栈空间大小,各种常量变量符号列表,以及字节码与源码行号的对应关系等等。

PyFunctionObject 是运行期产生的。它提供一个动态环境,让 PyCodeObject 与运行环境关联起来。同时为函数调用提供一系列的上下文属性,诸如所在模块、全局名字空间、参数默认值等等。这是def语句执行的时候干的活。

PyFunctionObject 让函数面向逻辑,而不仅仅是虚拟机。PyFunctionObject 和 PyCodeObject 组合起来才是一个完整的函数。

下文翻译了一篇文章，有一些很好的例子。但是由于水平有限，有些不会翻译或者有些翻译有误，敬请谅解。如果有任何问题请发邮件到 acmerfight圈gmail.com,感激不尽

主要参考资料 书籍：《深入Python编程》 大牛：shell 和 topsky

Python对于函数中默认参数的处理往往会给新手造成困扰（但是通常只有一次）。

当你使用“可变”的对象作为函数中作为默认参数时会往往引起问题。因为在这种情况下参数可以在不创建新对象的情况下进行修改，例如 List dict。
复制代码 代码如下:
>>> def function(data=[]):
...     data.append(1)
...     return data
...
>>> function()
[1]
>>> function()
[1,1]
>>> function()
[1,1,1]

像你所看到的那样，List变得越来越长。如果你仔细地查看这个List。你会发现List一直是同一个对象。
复制代码 代码如下:
>>> ID(function())
12516768
>>> ID(function())
12516768
>>> ID(function())
12516768

原因很简单: 在每次函数调用的时候，函数一直再使用同一个List对象。这么使用引起的变化，非常“sticky”。

为什么会发生这种情况？

当且仅当默认参数所在的“def”语句执行的时候，默认参数才会进行计算。请看文档描述

https://docs.python.org/2/reference/compound_stmts.html#function-definitions
其中有下面一段

"Default parameter values are evaluated when the function deFinition is executed. This means that the Expression is evaluated once,when the function is defined,and that the same “pre-computed” value is used for each call. This is especially important to understand when a default parameter is a mutable object,such as a List or a dictionary: if the function modifIEs the object (e.g. by appending an item to a List),the default value is in effect modifIEd. This is generally not what was intended. A way around this is to use None as the default,and explicitly test for it in the body of the function,e.g.:
复制代码 代码如下:
def whats_on_the_telly(penguin=None):
    if penguin is None:
        penguin = []
    penguin.append("property of the zoo")
    return penguin
"

"def"是Python中的可执行语句，默认参数在"def"的语句环境里被计算。如果你执行了"def"语句多次，每次它都将会创建一个新的函数对象。接下来我们将看到例子。

用什么来代替？

像其他人所提到的那样，用一个占位符来替代可以修改的默认值。None
复制代码 代码如下:
def myfunc(value=None):
    if value is None:
        value = []
    # modify value here

如果你想要处理任意类型的对象，可以使用sentinel
复制代码 代码如下:
sentinel = object()

def myfunc(value=sentinel):
    if value is sentinel:
        value = Expression
    # use/modify value here

在比较老的代码中，written before “object” was introduced，你有时会看到
复制代码 代码如下:
sentinel = ['placeholder']

译者注：太水，真的不知道怎么翻译了。我说下我的理解 有时逻辑上可能需要传递一个None,而你的默认值可能又不是None,而且还刚好是个列表,列表不
可以写在默认值位置,所以你需要占位符,但是用None，你又不知道是不是调用者传递过来的那个

正确地使用可变参数

最后需要注意的是一些高深的Python代码经常会利用这个机制的优势；举个例子，如果在一个循环里创建一些UI上的按钮，你可能会尝试这样去做：
复制代码 代码如下:
for i in range(10):
    def callback():
        print "clicked button",i
    UI.button("button %s" % i,callback)

但是你却发现callback打印出相同的数字（在这个情况下很可能是9）。原因是Python的嵌套作用域只是绑定变量，而不是绑定数值的，所以callback只看到了变量i绑定的最后一个数值。为了避免这种情况，使用显示绑定。
复制代码 代码如下:
for i in range(10):
    def callback(i=i):
        print "clicked button",callback)

i=i把callback的参数i(一个局部变量)绑定到了当前外部的i变量的数值上。(译者注：如果不理解这个例子，请看http://stackoverflow.com/questions/233673/lexical-closures-in-python)

另外的两个用途local caches/memoization
复制代码 代码如下:
def calculate(a,b,c,memo={}):
    try:
        value = memo[a,c] # return already calculated value
    except KeyError:
        value = heavy_calculation(a,c)
        memo[a,c] = value # update the memo dictionary
    return value

（对一些递归算法非常好用）

对高度优化的代码而言， 会使用局部变量绑全局的变量:
复制代码 代码如下:
import math

def this_one_must_be_fast(x,sin=math.sin,cos=math.cos):
    ...

这是如何工作的？

当Python执行一条def语句时， 它会使用已经准备好的东西（包括函数的代码对象和函数的上下文属性），创建了一个新的函数对象。同时，计算了函数的默认参数值。

不同的组件像函数对象的属性一样可以使用。上文用到的'function'
复制代码 代码如下:
>>> function.func_name
'function'
>>> function.func_code
<code object function at 00BEC770,file "<stdin>",line 1>
>>> function.func_defaults
([1,1],)
>>> function.func_globals
{'function': <function function at 0x00BF1C30>,
'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>,
'__name__': '__main__','__doc__': None}

这样你可以访问默认参数，你甚至可以修改它。
复制代码 代码如下:
>>> function.func_defaults[0][:] = []
>>> function()
[1]
>>> function.func_defaults
([1],)

然而我不推荐你平时这么使用。

另一个重置默认参数的方法是重新执行相同的def语句，Python将会和代码对象创建一个新的函数对象，并计算默认参数，并且把新创建的函数对象赋值给了和上次相同的变量。但是再次强调，只有你清晰地知道在做什么的情况下你才能这么做。

And yes,if you happen to have the pIEces but not the function,you can use the function class in the new module to create your own function object.

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python中的默认参数详解全部内容，希望文章能够帮你解决Python中的默认参数详解所遇到的程序开发问题。

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