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Python中的默認參數值

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

文章的主題

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

基本原理

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

PyCodeObject 本質上依然是一種靜態源代碼,只不過以字節碼方式存儲,因為它面向虛擬機。因此 Code 關注的是如何執行這些字節碼,比如棧空間大小,各種常量變量符號列表,以及字節碼與源碼行號的對應關系等等。

PyFunctionObject 是運行期產生的。它提供一個動態環境,讓 PyCodeObject 與運行環境關聯起來。同時為函數調用提供一系列的上下文屬性,諸如所在模塊、全局名字空間、參數默認值等等。這是def語句執行的時候干的活。

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

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對于函數中默認參數的處理往往會給新手造成困擾(但是通常只有一次)。

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

  1. >>> def function(data=[]):  
  2. ...     data.append(1)  
  3. ...     return data  
  4. ...  
  5. >>> function()  
  6. [1]  
  7. >>> function()  
  8. [11]  
  9. >>> function()  
  10. [111]  

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。你會發現list一直是同一個對象。

  1. >>> id(function())  
  2. 12516768 
  3. >>> id(function())  
  4. 12516768 
  5. >>> id(function())  
  6. 12516768 

原因很簡單: 在每次函數調用的時候,函數一直再使用同一個list對象。這么使用引起的變化,非常“sticky”。

為什么會發生這種情況?

當且僅當默認參數所在的“def”語句執行的時候,默認參數才會進行計算。請看文檔描述

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

的相關部分。

"def"是Python中的可執行語句,默認參數在"def"的語句環境里被計算。如果你執行了"def"語句多次,每次它都將會創建一個新的函數對象。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

  1. def myfunc(value=None):  
  2.     if value is None:  
  3.         value = []  
  4.     # modify value here  

如果你想要處理任意類型的對象,可以使用sentinel

  1. sentinel = object()  
  2.  
  3. def myfunc(value=sentinel):  
  4.     if value is sentinel:  
  5.         value = expression  
  6.     # use/modify value here  

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

  1. sentinel = ['placeholder']  
  2.  
  3. 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  
  4. 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用者傳遞過來的那個  

正確地使用可變參數

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

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

但是你卻發現callback打印出相同的數字(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,而不是綁定數值的,所以callback只看到了變量i綁定的最后一個數值。為了避免這種情況,使用顯示綁定。

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

i=i把callback的參數i(一個局部變量)綁定到了當前外部的i變量的數值上。(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

  1. def calculate(a, b, c, memo={}):  
  2.     try:  
  3.         value = memo[a, b, c] # return already calculated value  
  4.     except KeyError:  
  5.         value = heavy_calculation(a, b, c)  
  6.         memo[a, b, c] = value # update the memo dictionary  
  7.     return value  

(對一些遞歸算法非常好用)

對高度優化的代碼而言, 會使用局部變量綁全局的變量:

  1. import math  
  2.  
  3. def this_one_must_be_fast(x, sin=math.sin, cos=math.cos):  
  4.     ...  

這是如何工作的?

當Python執行一條def語句時, 它會使用已經準備好的東西(包括函數的代碼對象和函數的上下文屬性),創建了一個新的函數對象。同時,計算了函數的默認參數值。

不同的組件像函數對象的屬性一樣可以使用。上文用到的'function'

  1. >>> function.func_name  
  2. 'function' 
  3. >>> function.func_code  
  4. <code object function at 00BEC770, file "<stdin>", line 1>  
  5. >>> function.func_defaults  
  6. ([111],)  
  7. >>> function.func_globals  
  8. {'function': <function function at 0x00BF1C30>,  
  9. '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>,  
  10. '__name__''__main__''__doc__'None}  

這樣你可以訪問默認參數,你甚至可以修改它。

  1. >>> function.func_defaults[0][:] = []  
  2. >>> function()  
  3. [1]  
  4. >>> function.func_defaults  
  5. ([1],)  

然而我不推薦你平時這么使用。

另一個重置默認參數的方法是重新執行相同的def語句,Python將會和代碼對象創建一個新的函數對象,并計算默認參數,并且把新創建的函數對象賦值給了和上次相同的變量。但是再次強調,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#

責任編輯:林師授 來源: github.com
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