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文章的主題

不要使用可變對象作為函數(shù)的默認參數(shù)例如 list，dict，因為def是一個可執(zhí)行語句，只有def執(zhí)行的時候才會計算默認默認參數(shù)的值，所以使用默認參數(shù)會造成函數(shù)執(zhí)行的時候一直在使用同一個對象，引起bug。

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基本原理

在 Python 源碼中,我們使用def來定義函數(shù)或者方法。在其他語言中,類似的東西往往只是一一個語法聲明關(guān)鍵字,但def卻是一個可執(zhí)行的指令。Python代碼執(zhí)行的時候先會使用 compile 將其編譯成 PyCodeObject.

PyCodeObject 本質(zhì)上依然是一種靜態(tài)源代碼,只不過以字節(jié)碼方式存儲,因為它面向虛擬機。因此 Code 關(guān)注的是如何執(zhí)行這些字節(jié)碼,比如?？臻g大小,各種常量變量符號列表,以及字節(jié)碼與源碼行號的對應(yīng)關(guān)系等等。

PyFunctionObject 是運行期產(chǎn)生的。它提供一個動態(tài)環(huán)境,讓 PyCodeObject 與運行環(huán)境關(guān)聯(lián)起來。同時為函數(shù)調(diào)用提供一系列的上下文屬性,諸如所在模塊、全局名字空間、參數(shù)默認值等等。這是def語句執(zhí)行的時候干的活。

PyFunctionObject 讓函數(shù)面向邏輯,而不僅僅是虛擬機。PyFunctionObject 和 PyCodeObject 組合起來才是一個完整的函數(shù)。

下文翻譯了一篇文章，有一些很好的例子。但是由于水平有限，有些不會翻譯或者有些翻譯有誤，敬請諒解。如果有任何問題請發(fā)郵件到 acmerfight圈gmail.com,感激不盡

主要參考資料 書籍：《深入Python編程》 大牛：shell 和 Topsky

原文鏈接

Python對于函數(shù)中默認參數(shù)的處理往往會給新手造成困擾（但是通常只有一次）。

當(dāng)你使用“可變”的對象作為函數(shù)中作為默認參數(shù)時會往往引起問題。因為在這種情況下參數(shù)可以在不創(chuàng)建新對象的情況下進行修改，例如 list dict。

 
 
 

  
  
  
>>> def function(data=[]):  
  
  
  
...     data.append(1)  
  
  
  
...     return data  
  
  
  
...  
  
  
  
>>> function()  
  
  
  
[1]  
  
  
  
>>> function()  
  
  
  
[1, 1]  
  
  
  
>>> function()  
  
  
  
[1, 1, 1]  
 
 
 

像你所看到的那樣，list變得越來越長。如果你仔細地查看這個list。你會發(fā)現(xiàn)list一直是同一個對象。

 
 
 

  
  
  
>>> id(function())  
  
  
  
12516768 
  
  
  
>>> id(function())  
  
  
  
12516768 
  
  
  
>>> id(function())  
  
  
  
12516768 
 
 
 

原因很簡單: 在每次函數(shù)調(diào)用的時候，函數(shù)一直再使用同一個list對象。這么使用引起的變化，非?！皊ticky”。

為什么會發(fā)生這種情況？

當(dāng)且僅當(dāng)默認參數(shù)所在的“def”語句執(zhí)行的時候，默認參數(shù)才會進行計算。請看文檔描述

http://docs.python.org/ref/function.html

的相關(guān)部分。

"def"是Python中的可執(zhí)行語句，默認參數(shù)在"def"的語句環(huán)境里被計算。如果你執(zhí)行了"def"語句多次，每次它都將會創(chuàng)建一個新的函數(shù)對象。接下來我們將看到例子。

用什么來代替？

像其他人所提到的那樣，用一個占位符來替代可以修改的默認值。None

 
 
 

  
  
  
def myfunc(value=None):  
  
  
  
    if value is None:  
  
  
  
        value = []  
  
  
  
    # modify value here  
 
 
 

如果你想要處理任意類型的對象，可以使用sentinel

 
 
 

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

在比較老的代碼中，written before “object” was introduced，你有時會看到

 
 
 

  
  
  
sentinel = ['placeholder']  
  
  
  
 
  
  
  
譯者注：太水，真的不知道怎么翻譯了。我說下我的理解 有時邏輯上可能需要傳遞一個None,而你的默認值可能又不是None,而且還剛好是個列表,列表不  
  
  
  
可以寫在默認值位置,所以你需要占位符,但是用None，你又不知道是不是調(diào)用者傳遞過來的那個  
 
 
 

正確地使用可變參數(shù)

最后需要注意的是一些高深的Python代碼經(jīng)常會利用這個機制的優(yōu)勢；舉個例子，如果在一個循環(huán)里創(chuàng)建一些UI上的按鈕，你可能會嘗試這樣去做：

 
 
 

  
  
  
for i in range(10):  
  
  
  
    def callback():  
  
  
  
        print "clicked button", i  
  
  
  
    UI.Button("button %s" % i, callback)  
 
 
 

但是你卻發(fā)現(xiàn)callback打印出相同的數(shù)字（在這個情況下很可能是9）。原因是Python的嵌套作用域只是綁定變量，而不是綁定數(shù)值的，所以callback只看到了變量i綁定的最后一個數(shù)值。為了避免這種情況，使用顯示綁定。

 
 
 

  
  
  
for i in range(10):  
  
  
  
    def callback(i=i):  
  
  
  
        print "clicked button", i  
  
  
  
    UI.Button("button %s" % i, callback)  
 
 
 

i=i把callback的參數(shù)i(一個局部變量)綁定到了當(dāng)前外部的i變量的數(shù)值上。(譯者注：如果不理解這個例子，請看http://stackoverflow.com/questions/233673/lexical-closures-in-python)

另外的兩個用途local caches/memoization

 
 
 

  
  
  
def calculate(a, b, c, memo={}):  
  
  
  
    try:  
  
  
  
        value = memo[a, b, c] # return already calculated value  
  
  
  
    except KeyError:  
  
  
  
        value = heavy_calculation(a, b, c)  
  
  
  
        memo[a, b, c] = value # update the memo dictionary  
  
  
  
    return value  
 
 
 

（對一些遞歸算法非常好用）

對高度優(yōu)化的代碼而言， 會使用局部變量綁全局的變量:

 
 
 

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

這是如何工作的？

當(dāng)Python執(zhí)行一條def語句時， 它會使用已經(jīng)準(zhǔn)備好的東西（包括函數(shù)的代碼對象和函數(shù)的上下文屬性），創(chuàng)建了一個新的函數(shù)對象。同時，計算了函數(shù)的默認參數(shù)值。

不同的組件像函數(shù)對象的屬性一樣可以使用。上文用到的'function'

 
 
 

  
  
  
>>> function.func_name  
  
  
  
'function' 
  
  
  
>>> function.func_code  
  
  
  
", line 1>  
  
  
  
>>> function.func_defaults  
  
  
  
([1, 1, 1],)  
  
  
  
>>> function.func_globals  
  
  
  
{'function': ,  
  
  
  
'__builtins__': ,  
  
  
  
'__name__': '__main__', '__doc__': None}  
 
 
 

這樣你可以訪問默認參數(shù)，你甚至可以修改它。

 
 
 

  
  
  
>>> function.func_defaults[0][:] = []  
  
  
  
>>> function()  
  
  
  
[1]  
  
  
  
>>> function.func_defaults  
  
  
  
([1],)  
 
 
 

然而我不推薦你平時這么使用。

另一個重置默認參數(shù)的方法是重新執(zhí)行相同的def語句，Python將會和代碼對象創(chuàng)建一個新的函數(shù)對象，并計算默認參數(shù)，并且把新創(chuàng)建的函數(shù)對象賦值給了和上次相同的變量。但是再次強調(diào)，只有你清晰地知道在做什么的情況下你才能這么做。

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.

原文鏈接：https://github.com/acmerfight/insight_python/blob/master/Default_Parameter.md#

網(wǎng)站欄目：Python中的默認參數(shù)值
當(dāng)前網(wǎng)址：http://www.5511xx.com/article/dhdcdpg.html