Python中的默认参数详解
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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 "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): 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. （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |