Python中的默认参数值

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文章的主题

不要使用可变对象作为函数的默认参数例如 list,dict,因为def是一个可执行语句,只有def执行的时候才会计算默认默认参数的值,所以使用默认参数会造成函数执行的时候一直在使用同一个对象,引起bug。

基本原理

在 Python 源码中,我们使用def来定义函数或者方法。在其他语言中,类似的东西往往只是一一个语法声明关键字,但def却是一个可执行的指令。Python代码执行的时候先会使用 compile 将其编译成 PyCodeObject.

PyCodeObject 本质上依然是一种静态源代码,只不过以字节码方式存储,因为它面向虚拟机。因此 Code 关注的是如何执行这些字节码,比如栈空间大小,各种常量变量符号列表,以及字节码与源码行号的对应关系等等。

PyFunctionObject 是运行期产生的。它提供一个动态环境,让 PyCodeObject 与运行环境关联起来。同时为函数调用提供一系列的上下文属性,诸如所在模块、全局名字空间、参数默认值等等。这是def语句执行的时候干的活。

PyFunctionObject 让函数面向逻辑,而不仅仅是虚拟机。PyFunctionObject 和 PyCodeObject 组合起来才是一个完整的函数。

下文翻译了一篇文章,有一些很好的例子。但是由于水平有限,有些不会翻译或者有些翻译有误,敬请谅解。如果有任何问题请发邮件到 acmerfight圈gmail.com,感激不尽

主要参考资料 书籍:《深入Python编程》 大牛:shell 和 Topsky

原文链接

Python对于函数中默认参数的处理往往会给新手造成困扰(但是通常只有一次)。

当你使用“可变”的对象作为函数中作为默认参数时会往往引起问题。因为在这种情况下参数可以在不创建新对象的情况下进行修改,例如 list dict。

Python

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>>> def function(data=[]):
...     data.append(1)
...     return data
...
>>> function()
[1]
>>> function()
[1, 1]
>>> function()
[1, 1, 1]


像你所看到的那样,list变得越来越长。如果你仔细地查看这个list。你会发现list一直是同一个对象。

Python

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<code>>>> id(function())
12516768
>>> id(function())
12516768
>>> id(function())
12516768
</code>


原因很简单: 在每次函数调用的时候,函数一直再使用同一个list对象。这么使用引起的变化,非常“sticky”。

为什么会发生这种情况?

当且仅当默认参数所在的“def”语句执行的时候,默认参数才会进行计算。请看文档描述

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

的相关部分。

“def”是Python中的可执行语句,默认参数在”def”的语句环境里被计算。如果你执行了”def”语句多次,每次它都将会创建一个新的函数对象。接下来我们将看到例子。

用什么来代替?

像其他人所提到的那样,用一个占位符来替代可以修改的默认值。None

Python

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def myfunc(value=None):
if value is None:
value = []
# modify value here

 

如果你想要处理任意类型的对象,可以使用sentinel

Python

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sentinel = object()
 
def myfunc(value=sentinel):
if value is sentinel:
value = expression
# use/modify value here

 

在比较老的代码中,written before “object” was introduced,你有时会看到

Python

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sentinel = [‘placeholder’]
 
译者注:太水,真的不知道怎么翻译了。我说下我的理解 有时逻辑上可能需要传递一个None,而你的默认值可能又不是None,而且还刚好是个列表,列表不
可以写在默认值位置,所以你需要占位符,但是用None,你又不知道是不是调用者传递过来的那个

 

正确地使用可变参数

最后需要注意的是一些高深的Python代码经常会利用这个机制的优势;举个例子,如果在一个循环里创建一些UI上的按钮,你可能会尝试这样去做:

Python

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for i in range(10):
def callback():
print “clicked button”, i
UI.Button(“button %s” % i, callback)

 

但是你却发现callback打印出相同的数字(在这个情况下很可能是9)。原因是Python的嵌套作用域只是绑定变量,而不是绑定数值的,所以callback只看到了变量i绑定的最后一个数值。为了避免这种情况,使用显示绑定。

Python

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for i in range(10):
def callback(i=i):
print “clicked button”, i
UI.Button(“button %s” % i, callback)

 

i=i把callback的参数i(一个局部变量)绑定到了当前外部的i变量的数值上。(译者注:如果不理解这个例子,请看http://stackoverflow.com/questions/233673/lexical-closures-in-python)

另外的两个用途local caches/memoization

Python

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def calculate(a, b, c, memo={}):
try:
value = memo[a, b, c] # return already calculated value
except KeyError:
value = heavy_calculation(a, b, c)
memo[a, b, c] = value # update the memo dictionary
return value

 

(对一些递归算法非常好用)

对高度优化的代码而言, 会使用局部变量绑全局的变量:

Python

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import math
 
def this_one_must_be_fast(x, sin=math.sin, cos=math.cos):
...

 

这是如何工作的?

当Python执行一条def语句时, 它会使用已经准备好的东西(包括函数的代码对象和函数的上下文属性),创建了一个新的函数对象。同时,计算了函数的默认参数值。

不同的组件像函数对象的属性一样可以使用。上文用到的’function’

Python

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>>> function.func_name
‘function’
>>> function.func_code
<code object function at 00BEC770, file “”, line 1>
>>> function.func_defaults
([1, 1, 1],)
>>> function.func_globals
{‘function’: <function function at 0x00BF1C30>,
‘__builtins__’: <module ‘__builtin__’ (builtin)>,
‘__name__’: ‘__main__’, ‘__doc__’: None}

 

这样你可以访问默认参数,你甚至可以修改它。

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>>> function.func_defaults[0][:] = []
>>> function()
[1]
>>> function.func_defaults
([1],)

然而我不推荐你平时这么使用。

另一个重置默认参数的方法是重新执行相同的def语句,Python将会和代码对象创建一个新的函数对象,并计算默认参数,并且把新创建的函数对象赋值给了和上次相同的变量。但是再次强调,只有你清晰地知道在做什么的情况下你才能这么做。

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.

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