看到了这样一段代码:
def foo(a, b=[]): b.append(a) print b
回复内容:
<span class="o">>>></span> <span class="k">def</span> <span class="nf">foo</span><span class="p">(</span><span class="n">bar</span><span class="o">=</span><span class="p">[]):</span>
<span class="o">...</span> <span class="k">return</span> <span class="n">bar</span>
<span class="o">>>></span> <span class="n">foo</span><span class="o">.</span><span class="n">func_name</span>
<span class="s">'foo'</span>
<span class="o">>>></span> <span class="n">foo</span><span class="o">.</span><span class="n">func_defaults</span>
<span class="p">([],)</span>
<span class="o">>>></span> <span class="n">foo</span><span class="p">()</span> <span class="ow">is</span> <span class="n">foo</span><span class="o">.</span><span class="n">func_defaults</span><span class="p">[</span><span class="mi">0</span><span class="p">]</span>
<span class="bp">True</span>
官方文档解释在这里:default args 的求值是在定义的时候,只做一次4. More Control Flow Tools
但是……
>>> def f(a, b=[]):
... b.append(a)
... print b
...
>>> f(1)
[1]
>>> f(1)
[1, 1]
>>> def f(a, b=None):
... b = b if b is not None else []
... b.append(a)
... print b
...
>>> f(1)
[1]
>>> f(1)
[1]
>>> f(1)
[1]
>>> a = []
>>> b = []
>>> a.append(1)
>>> b
[]
>>>
啥都不用说,加一个id()输出b的所谓的地址,你就明白了
note, 建议了解一下 def foo(a=[])和 foo(a=[])的区别:前者是参数默认值,后者是keyword arguments. 还有这种def foo(*args, **kargs) 和 这种 foo(*args, **kargs), 都是有细微区别的。 不会的, 默认值之间是共享的, 只会创建一次, 并不会每次创建一个新的对象. 也就是说使用可变对象作为函数的默认值时会导致函数的混乱. 同理使用字典作为默认参数,会得出类似的返回.
<span class="k">def</span> <span class="nf">foo</span><span class="p">(</span><span class="n">k</span><span class="p">,</span><span class="n">v</span><span class="p">,</span> <span class="n">fdict</span><span class="o">=</span><span class="p">{}):</span>
<span class="n">fdict</span><span class="p">[</span><span class="n">k</span><span class="p">]</span> <span class="o">=</span> <span class="n">v</span>
<span class="k">print</span> <span class="n">fdict</span>
<span class="n">foo</span><span class="p">(</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span><span class="mi">2</span><span class="p">)</span>
<span class="n">foo</span><span class="p">(</span><span class="mi">3</span><span class="p">,</span><span class="mi">4</span><span class="p">)</span>

Pythonusahybridmodelofcompilation et interprétation: 1) thepythoninterpreterCompileSourCodeIntOplatform-indépendantBytecode.2) thepythonvirtualmachine (pvm) there examenesthisbytecode, équilibrage de l'usage de la performance.

Pythonisbothinterpretedand compiled.1) il est composédToByteCodeForportabilityAcrosplatforms.2) theytecodeisthenter interprété, permettant à OrdayNamictypingAndRapidDevelopment, bien que MaybeSlowerSlowerSwower, aisance.

Forloopsareideal quand vous savez que l'immatriculation des adressages a une avance, tandis que ce qui est de savoir si

Forloopsaseesesed whenthenUmberoFitations dissownininadvance, tandis que celle-ci a été utilisé sur les éléments de la dispense

Pythonisnotpurelyinterpreted; itusahybridapproachofbytecocecompilation andruntimeinterpretation.1) pythoncompilessourcecodeintoBytecode, whichStHenexEcutedythepythonVirtualMachine (pvm) .2)

ToconcaténateListSinpythonWithTheSameElements, Utilisation: 1) L'opératorTokeEpDuplicate, 2) ASETTOREMOVEUPLICATION, OR3) ListComprehensionfor pour la réduction de la réduction de la manière dont les directives.

PythonisaninterpretedLanguage, offrant une volonté et une flexibilité de la fin

UseforloopswhenthenUmberoFitationsknowninadvance, andwhileloopswHeniterationsDepenSonacondition.1) forloopsareidealforseenceslikelistsorranges.2) whileLoopsSuitscenarioswheretheloopContiesUnUesUsUlaspecificconditMetmecemet, utilesforUSERIRSURSoralgorititititititititititititititititittorititititititittorititititititititittorititititititititittoritititititititititititititititititittitititititititititititititititititittitititititititititititititititititittitititititititititititititititititittititititititititititititititititittititet


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