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写在之前

Python 提供了很多让使用者觉得舒服至极的功能特性，但是随着不断的深入学习和使用 Python，我发现其中存在着许多玄学的输出与之前预想的结果大相径庭，这个对于初学者来说难以理解，但是在理解它们以后又会觉得是这么的有意思，所以我准备了这个「有趣的 Python 特性」系列，写一些我碰到或看到的一些你所不知道的「奇葩」，这里面会涉及到在 Python2 和 Python3 中的异同，希望大家能从学习的过程中体会到真正的乐趣。

当心默认可变参数

首先我们先来看一个例子：

def test_func(default_arg=[]):    default_arg.append('rocky0429')    return default_arg

我们都知道如果调用上述函数 1 次以后所出现的结果：

>>> test_func()['rocky0429']

那么如果调用 2 次，3 次呢？你可以先自己思考一下再继续看下面的结果：

>>> test_func()['rocky0429', 'rocky0429']>>> test_func()['rocky0429', 'rocky0429', 'rocky0429']

咦？明明我们的函数里明明对默认的可变参数赋值了，为什么第 1 次调用是初始化的状态，第 2 次，第 3 次出现的结果就不是我们想要的了呢？先别急，我们再继续看下面的调用：

>>> test_func([])['rocky0429']>>> test_func()['rocky0429', 'rocky0429', 'rocky0429', 'rocky0429']

是不是更懵了？

其实出现这样的结果是因为 Python 中函数的默认可变参数并不是每次调用该函数时都会初始化。相反，它们会使用最近分配的值作为默认值。在上述的 test_func([]) 的结果不同是因为，当我们将明确的 [] 作为参数传递给 test_func() 的时候，就不会使用 test_func 的默认值，所以函数返回的是我们期望的值。

在自定义函数的特殊属性中，有个「 __defaults__」 会以元组的形式返回函数的默认参数。下面我们就用「 __defaults__」来演示一下，以便让大家有个更直观的感觉：

>>> test_func.__defaults__ #还未调用([],)>>> test_func() # 第 1 次['rocky0429']>>> test_func.__defaults__ # 第 2 次的默认值(['rocky0429'],)>>> test_func() # 第 2 次['rocky0429', 'rocky0429']>>> test_func.__defaults__ # 第 2 次的默认值(['rocky0429', 'rocky0429'],)>>> test_func([]) # 输入确定的 []['rocky0429']>>> test_func.__defaults__ # 此时的默认值(['rocky0429', 'rocky0429'],)

那么上面那种情况该如何避免呢？毕竟我们还是希望在每次调用函数的时候都是初始化的状态的？这个也很简单，就是将 None 指定为参数的默认值，然后检查是否有值传给对应的参数。所以对于文章开始的那个例子，我们可以改成如下的形式：

def test_func(default_arg=None):    if not default_arg:        default_arg = []    default_arg.append('rocky0429')    return default_arg

以上，完美解决。

●有趣的 Python 特性 2 | 一个你绝对猜不到的结果。

●有趣的 Python 特性 1 | 是谁吃掉了我的外部变量？

●有趣的 Python 特性 0 | 同样都是捕获异常，为啥要不一样呐？

●扔掉压缩工具，让我们用 Python 管理压缩包。

完