摘要：所有默認(rèn)參數(shù)值則存儲(chǔ)在函數(shù)對(duì)象的屬性中，它的值為一個(gè)列表，列表中每一個(gè)元素均為一個(gè)默認(rèn)參數(shù)的值。你可以定義一個(gè)對(duì)象作為占位符，如下面例子雖然應(yīng)該避免默認(rèn)參數(shù)值為可變對(duì)象，不過(guò)有時(shí)候使用可變對(duì)象作為默認(rèn)值會(huì)收到不錯(cuò)的效果。

原文地址

在stackoverflow上看到這樣一個(gè)程序：

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

class demo_list:
    def __init__(self, l=[]):
        self.l = l

    def add(self, ele):
        self.l.append(ele)

def appender(ele):
    obj = demo_list()
    obj.add(ele)
    print obj.l

if __name__ == "__main__":
    for i in range(5):
        appender(i)

輸出結(jié)果是

[0]  
[0, 1]  
[0, 1, 2]  
[0, 1, 2, 3]  
[0, 1, 2, 3, 4]

有點(diǎn)奇怪，難道輸出不應(yīng)該是像下面這樣嗎？

[0]  
[1]  
[2]  
[3]  
[4]

其實(shí)想要得到上面的輸出，只需要將obj = intlist()替換為obj = intlist(l=[])。

上面怪異的輸出簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)是因?yàn)椋?/p>

Default values are computed once, then re-used.

因此每次調(diào)用__init__()，返回的是同一個(gè)list。為了驗(yàn)證這一點(diǎn)，下面在__init__函數(shù)中添加一條語(yǔ)句，如下：

def __init__(self, l=[]):
    print id(l),
    self.l = l

輸出結(jié)果為:

4346933688 [0]  
4346933688 [0, 1]  
4346933688 [0, 1, 2]  
4346933688 [0, 1, 2, 3]  
4346933688 [0, 1, 2, 3, 4]

可以清晰看出每次調(diào)用__init__函數(shù)時(shí)，默認(rèn)參數(shù)l都是同一個(gè)對(duì)象，其id為4346933688。

關(guān)于默認(rèn)參數(shù)，文檔中是這樣說(shuō)的：

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.

為了能夠更好地理解文檔內(nèi)容，再來(lái)看一個(gè)例子：

def a():
    print "a executed"
    return []

def b(x=a()):
    print "id(x): ", id(x)
    x.append(5)
    print "x: ", x

for i in range(2):
    print "-" * 15, "Call b()", "-" * 15
    b()
    print b.__defaults__
    print "id(b.__defaults__[0]): ", id(b.__defaults__[0])

for i in range(2):
    print "-" * 15, "Call b(list())", "-" * 15
    b(list())
    print b.__defaults__
    print "id(b.__defaults__[0]): ", id(b.__defaults__[0])

注意，當(dāng)python執(zhí)行def語(yǔ)句時(shí)，它會(huì)根據(jù)編譯好的函數(shù)體字節(jié)碼和命名空間等信息新建一個(gè)函數(shù)對(duì)象，并且會(huì)計(jì)算默認(rèn)參數(shù)的值。函數(shù)的所有構(gòu)成要素均可通過(guò)它的屬性來(lái)訪(fǎng)問(wèn)，比如可以用func_name屬性來(lái)查看函數(shù)的名稱(chēng)。所有默認(rèn)參數(shù)值則存儲(chǔ)在函數(shù)對(duì)象的__defaults__屬性中，它的值為一個(gè)列表，列表中每一個(gè)元素均為一個(gè)默認(rèn)參數(shù)的值。

好了，你應(yīng)該已經(jīng)知道上面程序的輸出內(nèi)容了吧，一個(gè)可能的輸出如下(id值可能為不同)：

a executed    
--------------- Call b() ---------------  
id(x):  4316528512  
x:  [5]  
([5],)  
id(b.__defaults__[0]):  4316528512  
--------------- Call b() ---------------  
id(x):  4316528512  
x:  [5, 5]  
([5, 5],)  
id(b.__defaults__[0]):  4316528512  
--------------- Call b(list()) ---------------  
id(x):  4316684872  
x:  [5]  
([5, 5],)  
id(b.__defaults__[0]):  4316528512  
--------------- Call b(list()) ---------------  
id(x):  4316684944  
x:  [5]  
([5, 5],)  
id(b.__defaults__[0]):  4316528512

我們看到，在定義函數(shù)b(也就是執(zhí)行def語(yǔ)句)時(shí)，已經(jīng)計(jì)算出默認(rèn)參數(shù)x的值，也就是執(zhí)行了a函數(shù)，因此才會(huì)打印出a executed。之后，對(duì)b進(jìn)行了4次調(diào)用，下面簡(jiǎn)單分析一下：

第一次不提供默認(rèn)參數(shù)x的值進(jìn)行調(diào)用，此時(shí)使用函數(shù)b定義時(shí)計(jì)算出來(lái)的值作為x的值。所以id(x)和id(b.__defaults__[0])相等，x追加數(shù)字后，函數(shù)屬性中的默認(rèn)參數(shù)值也變?yōu)閇5]；

第二次仍然沒(méi)有提供參數(shù)值，x的值為經(jīng)過(guò)第一次調(diào)用后的默認(rèn)參數(shù)值[5]，然后對(duì)x進(jìn)行追加，同時(shí)也對(duì)函數(shù)屬性中的默認(rèn)參數(shù)值追加；

傳遞參數(shù)list()來(lái)調(diào)用b，此時(shí)新建一個(gè)列表作為x的值，所以id(x)不同于函數(shù)屬性中默認(rèn)參數(shù)的id值，追加5后x的值為[5]；

再一次傳遞參數(shù)list()來(lái)調(diào)用b，仍然是新建列表作為x的值。

如果上面的內(nèi)容你已經(jīng)搞明白了，那么你可能會(huì)覺(jué)得默認(rèn)參數(shù)值的這種設(shè)計(jì)是python的設(shè)計(jì)缺陷，畢竟這也太不符合我們對(duì)默認(rèn)參數(shù)的認(rèn)知了。然而事實(shí)可能并非如此，更可能是因?yàn)椋?/p>

Functions in Python are first-class objects, and not only a piece of code.

我們可以這樣解讀：函數(shù)也是對(duì)象，因此定義的時(shí)候就被執(zhí)行，默認(rèn)參數(shù)是函數(shù)的屬性，它的值可能會(huì)隨著函數(shù)被調(diào)用而改變。其他對(duì)象不都是如此嗎？

參數(shù)的默認(rèn)值為可變對(duì)象時(shí)，多次調(diào)用將返回同一個(gè)可變對(duì)象，更改對(duì)象值可能會(huì)造成意外結(jié)果。參數(shù)的默認(rèn)值為不可變對(duì)象時(shí)，雖然多次調(diào)用返回同一個(gè)對(duì)象，但更改對(duì)象值并不會(huì)造成意外結(jié)果。

因此，在代碼中我們應(yīng)該避免將參數(shù)的默認(rèn)值設(shè)為可變對(duì)象，上面例子中的初始化函數(shù)可以更改如下：

def __init__(self, l=None):
       if not l:
            self.l = []
       else:
            self.l = l

在這里將None用作占位符來(lái)控制參數(shù)l的默認(rèn)值。不過(guò)，有時(shí)候參數(shù)值可能是任意對(duì)象(包括None)，這時(shí)候就不能將None作為占位符。你可以定義一個(gè)object對(duì)象作為占位符，如下面例子：

sentinel = object()

def func(var=sentinel):
   if var is sentinel:
        pass
   else:
        print var

雖然應(yīng)該避免默認(rèn)參數(shù)值為可變對(duì)象，不過(guò)有時(shí)候使用可變對(duì)象作為默認(rèn)值會(huì)收到不錯(cuò)的效果。比如我們可以用可變對(duì)象作為參數(shù)默認(rèn)值來(lái)統(tǒng)計(jì)函數(shù)調(diào)用次數(shù)，下面例子中使用collections.Counter()作為參數(shù)的默認(rèn)值來(lái)統(tǒng)計(jì)斐波那契數(shù)列中每一個(gè)值計(jì)算的次數(shù)。

def fib_direct(n, count=collections.Counter()):
    assert n > 0, "invalid n"
    count[n] += 1
    if n < 3:
        return n
    else:
        return fib_direct(n - 1) + fib_direct(n - 2)

print fib_direct(10)
print fib_direct.__defaults__[0]

運(yùn)行結(jié)果如下：

89  
Counter({2: 34, 1: 21, 3: 21, 4: 13, 5: 8, 6: 5, 7: 3, 8: 2, 9: 1, 10: 1})

我們還可以用默認(rèn)參數(shù)來(lái)做簡(jiǎn)單的緩存，仍然以斐波那契數(shù)列作為例子，如下：

def fib_direct(n, count=collections.Counter(), cache={}):
    assert n > 0, "invalid n"
    count[n] += 1
    if n in cache:
        return cache[n]
    if n < 3:
        value = n
    else:
        value = fib_direct(n - 1) + fib_direct(n - 2)
    cache[n] = value
    return value

print fib_direct(10)
print fib_direct.__defaults__[0]

結(jié)果為：

89  
Counter({2: 2, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 2, 7: 2, 8: 2, 1: 1, 9: 1, 10: 1})

這樣就快了太多了，fib_direct(n)調(diào)用次數(shù)為o(n)，這里也可以用裝飾器來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)和緩存功能。

參考
Python instances and attributes: is this a bug or i got it totally wrong?
Default Parameter Values in Python
“Least Astonishment” in Python: The Mutable Default Argument
A few things to remember while coding in Python
Using Python"s mutable default arguments for fun and profit