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>

Pythonusesahybridmodelofcompilationandinterpretation: 1) thepythoninterpretercompilessourcodcecodeintoplatform-independentbytecode.2) thepythonvirtualmachine (PVM) thenexecutesthisbytecode, BalantingeaseOfusoWithperformance.

Pythonisbothinterpretedandandcompiled.1) it'scompiledtobytecodeforporabilityAcrossplatforms.2) theBytecodeistheninterpreted, membolehkanfordynamictypingandrapiddevelopment, walaupunItmayBeslowerLowerWanLelyCiledlanguages.

ForloopsareidealwhenyonesshenumberofiterationsationseSinadvance, whilewhileloopsarebetterforsituationshipheryouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreeficientablyandable, yang sesuai, manakala whileloopsoffermorecontrolandareusefereficeficeficeficeficient,

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance, whilewhileloopsareusedwhenTheiterationsdependonacondition.1) forloopsareidealforiteratingoversequencesLikeListsorArrays.2)

Pythonisnotpurelyinterinterpreted; itusesahybridapproachofbytecodecompilationandruntimeinterpretation.1) pythoncompilessourcecodeintobytecode, whoomeSthenexecutedbythepythonvirtualmachine (pvm)

ToConcatenatelistsinpythonwiththesameelements, gunakan: 1) operatortokokduplicates, 2) asettoremoveduplicates, OR3) listomprehensionfensionfensionfensionfensiontroloverduplicates, setiapmethodhasdifferentperformanceAdordlications.

Pythonisaninterpretedlanguage, menawarkanfuseofuseandflexibilitybutfacingperpormancelimitationsincriticalapplications.1) interpretlanguagesepythonexecuteline-by-line, membolehkanMmediateDebackandrapidprototyping.2)

Useforloopswhenthenumberofiterationsisknowninadvance,andwhileloopswheniterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforsequenceslikelistsorranges.2)Whileloopssuitscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificconditionismet,usefulforuserinputsoralgorit


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

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

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.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft
