先來(lái)看一道題目：

>>> def func(numbers=[], num=1):
... numbers.append(num)
... return numbers
>>> func()
[1]
>>> func()
[1, 1]
>>> func()
[1, 1, 1]

我們似乎發(fā)現(xiàn)了一個(gè)Bug，每次用相同的方式調(diào)用函數(shù) func() 時(shí)，返回結(jié)果竟然不一樣，而且每次返回的列表在不斷地變長(zhǎng)。

>>> id(func())
4330472840
>>> id(func())
4330472840

從上面可以看出，函數(shù)的返回值其實(shí)是同一個(gè)列表對(duì)象，因?yàn)樗麄兊膇d值是一樣的，只不過(guò)是列表中的元素在變化。為什么會(huì)這樣呢？

這要從函數(shù)的特性說(shuō)起，在 Python 中，函數(shù)是第一類對(duì)象(function is the first class object)，換而言之，函數(shù)也是對(duì)象，跟整數(shù)、字符串一樣可以賦值給變量、當(dāng)做參數(shù)傳遞、還可以作為返回值。函數(shù)也有自己的屬性，比如函數(shù)的名字、函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)列表。

# 函數(shù)的名字
>>> func.__name__ 
'func'
# 函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)列表
>>> func.__defaults__ 
([1, 1, 1, 1, 1], 1)

def是一條可執(zhí)行語(yǔ)句，Python 解釋器執(zhí)行 def 語(yǔ)句時(shí)，就會(huì)在內(nèi)存中就創(chuàng)建了一個(gè)函數(shù)對(duì)象（此時(shí)，函數(shù)里面的代碼邏輯并不會(huì)執(zhí)行，因?yàn)檫€沒(méi)調(diào)用嘛），在全局命名空間，有一個(gè)函數(shù)名（變量叫 func）會(huì)指向該函數(shù)對(duì)象，記住，至始至終，不管該函數(shù)調(diào)用多少次，函數(shù)對(duì)象只有一個(gè)，就是function object，不會(huì)因?yàn)檎{(diào)用多次而出現(xiàn)多個(gè)函數(shù)對(duì)象。

函數(shù)對(duì)象生成之后，它的屬性：名字和默認(rèn)參數(shù)列表都將初始化完成。

初始化完成時(shí)，屬性 __default__ 中的第一個(gè)默認(rèn)參數(shù) numbers 指向一個(gè)空列表。

當(dāng)函數(shù)第一次被調(diào)用時(shí)，就是第一次執(zhí)行 func()時(shí)，開(kāi)始執(zhí)行函數(shù)里面的邏輯代碼（此時(shí)函數(shù)不再需要初始化了），代碼邏輯就是往numbers中添加一個(gè)值為1的元素

第二次調(diào)用 func()，繼續(xù)往numbers中添加一個(gè)元素

第三次、四次依此類推。

所以現(xiàn)在你應(yīng)該明白為什么調(diào)用同一個(gè)函數(shù)，返回值確每次都不一樣了吧。因?yàn)樗麄児蚕淼氖峭粋€(gè)列表(numbers)對(duì)象，只是每調(diào)用一次就往該列表中增加了一個(gè)元素

如果我們顯示地指定 numbers 參數(shù)，結(jié)果截然不同。

>>> func(numbers=[10, 11])
[10, 11, 1]

因?yàn)閚umbers被重新賦值了，它不再指向原來(lái)初始化時(shí)的那個(gè)列表了，而是指向了我們傳遞過(guò)去的那個(gè)新列表對(duì)象，因此返回值變成了 [10, 11, 1]

那么我們應(yīng)該如何避免前面那種情況發(fā)生呢？就是不要用可變對(duì)象作為參數(shù)的默認(rèn)值。

正確方式：

>>> def func(numbers=None, num=1):
... if numbers is None:
... numbers = [num]
... else:
... numbers.append(num)
... return numbers
...
>>> func()
[1]
>>> func()
[1]
>>> func()
[1]

如果調(diào)用時(shí)沒(méi)有指定參數(shù)，那么調(diào)用方法時(shí)，默認(rèn)參數(shù) numbers 每次都被重新賦值了，所以，每次調(diào)用的時(shí)候numbers都將指向一個(gè)新的對(duì)象。這就是與前者的區(qū)別所在。

那么，是不是說(shuō)我們永遠(yuǎn)都不應(yīng)該用可變對(duì)象來(lái)作為參數(shù)的默認(rèn)值了嗎？并不是，既然Python有這樣的語(yǔ)法，就一定有他的應(yīng)用場(chǎng)景，就像 for ... else 語(yǔ)法一樣。我們可以用可變對(duì)象來(lái)做緩存功能。

例如：計(jì)算一個(gè)數(shù)的階乘時(shí)可以用一個(gè)可變對(duì)象的字典當(dāng)作緩存值來(lái)實(shí)現(xiàn)緩存，緩存中保存計(jì)算好的值，第二次調(diào)用的時(shí)候就無(wú)需重復(fù)計(jì)算，直接從緩存中拿。

def factorial(num, cache={}):
if num == 0:
return 1
if num not in cache:
print('xxx')
cache[num] = factorial(num - 1) * num
return cache[num]
print(factorial(4))
print("-------")
print(factorial(4))

輸出：

---第一次調(diào)用---
xxx
xxx
xxx
xxx
24
---第二次調(diào)用---
24

第二次調(diào)用的時(shí)候，直接從 cache 中拿了值，所以，你說(shuō)用可變對(duì)象作為默認(rèn)值是 Python 的缺陷嗎？也并不是，對(duì)吧！你還是當(dāng)作一種特性來(lái)使用。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評(píng)論