Python 函数默认参数的执行时机详解

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python函数默认参数在定义时求值并绑定,仅执行一次,存储于__defaults__中;若为可变对象(如list),多次调用会共享同一实例导致状态累积,应改用None作默认值并在函数内初始化。

Python 函数默认参数的执行时机详解

Python 函数的默认参数在函数定义时就被求值并绑定,而不是在每次调用时才计算。这是理解默认参数行为的关键,也是很多“坑”的根源。

默认参数只在定义时执行一次

当函数被定义(def 语句执行)时,所有默认参数表达式都会被立即求值,并将结果对象存储在函数对象的 __defaults__ 属性中。之后每次调用函数,若未传入对应参数,就直接复用这个已存在的对象。

这意味着:如果默认参数是可变对象(如 list、dict、set),它的状态会在多次调用间累积。

  • 错误写法(常见陷阱):

def append_to(item, lst=[]):
  lst.append(item)
  return lst

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连续调用:
append_to(1) → [1]
append_to(2) → [1, 2]
append_to(3) → [1, 2, 3]

因为三次都用了同一个 list 对象。

如何安全地使用可变默认参数

标准做法是用 None 作为默认值,在函数体内显式创建新对象。

  • 正确写法:

def append_to(item, lst=None):
  if lst is None:
    lst = []
  lst.append(item)
  return lst

这样每次调用都会得到一个干净的新列表。

也可用更简洁的写法:
lst = lst or [](但注意 lst 为 falsy 值如 0、” 时也会触发,所以 is None 更严谨)。

不可变对象默认参数相对安全,但仍有细节

int、str、tuple 等不可变类型,即使被重复使用,也不会出现“状态污染”,因为它们无法原地修改。

例如:
def say(msg=”hello”):
  return msg.upper()

多次调用不会相互影响。但要注意:如果默认值本身依赖运行时状态(比如 time.time()datetime.now()),它仍只取定义那一刻的值 —— 这常被误认为是“每次调用都更新”。

  • 错误示例(时间戳不会变):

import time
def log(msg, ts=time.time()):
  print(f”[{ts}] {msg}”)

这个 ts 是函数定义时就固定的,不是每次调用的时间。

验证默认参数的存储位置

你可以通过函数对象的属性查看实际绑定的默认值:

def f(a=1, b=[], c=”ok”):
  pass
print(f.__defaults__)  # (1, [], ‘ok’)

其中 [] 就是那个会被反复使用的空列表对象。你甚至可以手动修改它(不推荐):
f.__defaults__[1].append(99),下次调用若用到 b,就会看到 99。

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