python中的默认参数陷阱

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前言

一直以来，为了函数或者类的方便使用，经常使用默认参数来简化使用，不过最近发现这种方法中存在一个官方陷阱，详见下文。

1. 问题描述

现有下面一个例子：

def add_to(v, target=[]):
    target.append(v)
    return target
add_to(1)
add_to(2)
r = add_to(3)
print(r)  # [1, 2, 3]

我们可以看到，我们想要的输出应该是[3]，然后实际上就出乎我们的意料，原因在于，python对于函数中的默认参数，会在编译的时候申请一块内存，如果默认参数是可变参数，那么重复调用该函数或者类初始化，会共用这一块内存，从而使得实际输出与理论输出不一致。

2.解决方案

• 采用不可变参数作为默认参数

  不可变参数包含常数、元组、None等等，这些参数作为默认参数后，重复调用会重复申请一块空间，而对于可变参数——·列表`，则是会共用空间。

• 初始化参数

  每次调用函数或者类构造函数时，都给带有可变参数的默认参数重新赋值，即可重新申请空间。

• 内部判断

  在函数内部判断，从而根据不同的输入条件，赋予不同的值，这样就避免了默认参数的空间申请。如：

  def add_to(v, target=[]):
      if target == []:
          target = []
      target.append(v)
      return target
  add_to(1)
  add_to(2)
  r = add_to(3)
  print(r)  # [3]

下面给出网上的示例图：

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