


Mengapakah Kebolehubahan Hujah Lalai Python Nampaknya Melanggar Prinsip Kurang Kehairanan?
Mutability Argument Lalai dan Prinsip Paling Tidak Kehairanan
Komuniti Python telah lama bergelut dengan prinsip "Least Astonishment", yang bertujuan untuk ciri reka bentuk yang intuitif dan menepati jangkaan. Walau bagaimanapun, kebolehubahan hujah lalai menunjukkan penyimpangan yang membingungkan daripada prinsip ini.
Pertimbangkan fungsi berikut:
def foo(a=[]): a.append(5) return a
Pemula Python mungkin menjangkakan bahawa memanggil fungsi ini tanpa parameter akan menghasilkan senarai secara konsisten dengan hanya satu elemen: [5]. Walau bagaimanapun, tingkah laku sebenar adalah jauh lebih pelik:
>>> foo() [5] >>> foo() [5, 5] >>> foo() [5, 5, 5] >>> foo() [5, 5, 5, 5]
Tingkah laku ini telah mendapat kritikan daripada sesetengah pihak, yang melihatnya sebagai "kecacatan reka bentuk yang dramatik." Walau bagaimanapun, terdapat penjelasan logik di sebaliknya.
Fungsi dalam Python ialah objek kelas pertama, bermakna ia boleh dimanipulasi dan diberikan kepada pembolehubah seperti mana-mana jenis lain. Apabila pernyataan def dilaksanakan, objek fungsi dicipta. Objek ini bukan sahaja mengandungi kod fungsi tetapi juga argumen lalainya, yang disimpan sebagai atribut.
Secara lalai, argumen lalai dinilai pada masa definisi fungsi dan bukannya pada masa panggilan fungsi. Ini bermakna keadaan argumen lalai boleh berubah sepanjang pelaksanaan program, membawa kepada gelagat yang diperhatikan dalam fungsi foo.
Keputusan reka bentuk ini berpunca daripada keperluan untuk mengekalkan konsistensi. Jika argumen lalai dinilai pada masa panggilan fungsi, baris def akan menjadi pernyataan hibrid, di mana sebahagian daripada pengikatan akan berlaku pada kedua-dua takrifan dan seruan. Pendekatan ini akan memperkenalkan kerumitan tambahan dan kemungkinan kekeliruan.
Seperti yang dinyatakan oleh effbot, tingkah laku ini bukan tanpa aplikasi praktikalnya. Sebagai contoh, pertimbangkan kod berikut:
def a(): print("a executed") return [] def b(x=a()): x.append(5) print(x) a executed >>> b() [5] >>> b() [5, 5]
Di sini, nilai lalai x dinilai pada masa definisi fungsi, memastikan bahawa a() hanya dipanggil sekali, tanpa mengira berapa kali b() dipanggil.
Kesimpulannya, kebolehubahan argumen lalai dalam Python ialah pilihan reka bentuk yang disengajakan yang mengutamakan konsistensi dan selaras dengan prinsip kelas pertama fungsi. Walaupun pada mulanya ia mungkin kelihatan berlawanan dengan intuitif, ia memberikan kawalan dan fleksibiliti yang lebih besar dalam pelaksanaan fungsi.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Kebolehubahan Hujah Lalai Python Nampaknya Melanggar Prinsip Kurang Kehairanan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Pythonusesahybridapproach, combiningcompilationtobytecodeandinterpretation.1) codeiscompiledtopplatform-independentbytecode.2) byteCodeisinterpretedbythepythonvirtualmachine, enhancingficiencyAndortability.

TheKeydifferencesbetweenpython's "for" and "while" loopsare: 1) "untuk" loopsareidealforiteratingoversequencesorknowniterations, while2) "manakala" loopsarebetterforcontinuinguntilaconditionismetwithoutpredefinediterations.un

Di Python, anda boleh menyambungkan senarai dan menguruskan elemen pendua melalui pelbagai kaedah: 1) Gunakan pengendali atau melanjutkan () untuk mengekalkan semua elemen pendua; 2) Tukar ke set dan kemudian kembali ke senarai untuk mengalih keluar semua elemen pendua, tetapi pesanan asal akan hilang; 3) Gunakan gelung atau senarai pemantauan untuk menggabungkan set untuk menghapuskan elemen pendua dan mengekalkan urutan asal.

ThfastestmethodforlistconcatenationInpythondondedonListsize: 1) forsmalllists, the operatoriseSefficient.2) forlargerlists, list.extend () orlistComprehensionisfaster, withExtend () ausmorememory-efficientyModifingListsin-tempat.

ToinSertelementsIntoapythonlist, useAppend () toaddtotheend, memasukkan () foraspecificposition, andExtend () formultipleelements.1) useAppend () foraddingsingleitemstotheend.2) useInsert () toaddataSpecificIndex, evenItForForForForForForShoStoRd

Pythonlistsareimplementedasdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredincontiguousmemoryblocks, yangMayrequireReAllocationWhenAppendingItems, ImpactingPormance.2) LinkedListSwouldOfferefficientInsertions/DeletionsButsCoweCcess

PythonoffersfourmainmethodstoremoveelementsFromalist: 1) Keluarkan (nilai) RemoveStHefirStoccurrenceFavalue, 2) Pop (index) RemoveRandReturnSanelementAtaspeciedIndex, 3)

Ralat toresolvea "kebenaran" yang mana -mana, berikut: 1) checkandadjustthescript'spermissionsingchmod xmyscript.shtomakeitexecutable.2) EnsurethescriptislocatedInadirectoryHeryouhaveVerPiSs, suchasyoursory, suchasyourshy, suchasyourperhysh, suchasyourshy.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
