Python 常见陷阱

可变默认参数

看起来，最让 Python 程序员感到惊奇的是 Python 对函数定义中可变默认参数的处理。

def append_to(element, to=[]):
    to.append(element)
    return to

my_list = append_to(12)
print(my_list)

my_other_list = append_to(42)
print(my_other_list)

每次调用函数时，如果不提供第二个参数，就会创建一个新的列表，所以结果应是这样的：

[12]
[42]

而事实是

[12]
[12, 42]

当函数被定义时，一个新的列表就被创建一次，而且同一个列表在每次成功的调用中都被使用。

当函数被定义时，Python 的默认参数就被创建一次，而不是每次调用函数的时候创建。这意味着，如果您使用一个可变默认参数并改变了它，您将会在未来所有对此函数的调用中改变这个对象。

您应该做的

在每次函数调用中，通过使用指示没有提供参数的默认参数 None 通常是个好选择，来创建一个新的对象。

def append_to(element, to=None):
    if to is None:
        to = []
    to.append(element)
    return to

别忘了，您在把列表对象作为第二个参数传入。

有时您可以专门“利用”（或者说特地使用）这种行为来维护函数调用间的状态。这通常用于编写缓存函数。

延迟绑定闭包

另一个常见的困惑是 Python 在闭包(或在周围全局作用域（surrounding global scope）)中
绑定变量的方式。

def create_multipliers():
    return [lambda x : i x for i in range(5)]

for multiplier in create_multipliers():
    print(multiplier(2))

一个包含五个函数的列表，每个函数有它们自己的封闭变量 i 乘以它们的参数，得到::

0
2
4
6
8

而事实是

8
8
8
8
8

五个函数被创建了，它们全都用4乘以 x 。

Python 的闭包是迟绑定。这意味着闭包中用到的变量的值，是在内部函数被调用时查询得到的。

这里，不论任何返回的函数是如何被调用的， i 的值是调用时在周围作用域中查询到的。接着，循环完成， i 的值最终变成了4。

关于这个陷阱有一个普遍严重的误解，它被认为是和Python的 lambdas <python:lambda> 有关。 由 lambda 表达式创建的函数并没什么特别，而且事实上，同样的问题也出现在使用普通的定义上：

def create_multipliers():
    multipliers = []

    for i in range(5):
        def multiplier(x):
            return i x
        multipliers.append(multiplier)

    return multipliers

最一般的解决方案可以说是有点取巧（hack）。由于 Python 拥有在前文提到的为函数默认参数赋值的行为）,您可以创建一个立即绑定参数的闭包,像下面这样：

def create_multipliers():
    return [lambda x, i=i : i x for i in range(5)]

或者，您可以使用 functools.partial 函数：

from functools import partial
from operator import mul

def create_multipliers():
    return [partial(mul, i) for i in range(5)]

https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/writing/gotchas.html