京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python进阶-函数默认参数(详解)
下面小编就为大家带来一篇Python进阶-函数默认参数(详解)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
一、默认参数
python为了简化函数的调用,提供了默认参数机制:
def pow(x, n = 2):
r = 1
while n > 0:
r *= x
n -= 1
return r
这样在调用pow函数时,就可以省略最后一个参数不写:
print(pow(5)) # output: 25
在定义有默认参数的函数时,需要注意以下:
必选参数必须在前面,默认参数在后;
设置何种参数为默认参数?一般来说,将参数值变化小的设置为默认参数。
python标准库实践
python内建函数:
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
函数签名可以看出,使用print('hello python')这样的简单调用的打印语句,实际上传入了许多默认值,默认参数使得函数的调用变得非常简单。
二、出错了的默认参数
引用一个官方的经典示例地址 :
def bad_append(new_item, a_list=[]):
a_list.append(new_item)
return a_list
print(bad_append('1'))
print(bad_append('2'))
这个示例并没有按照预期打印:
['1']
['2']
而是打印了:
['1']
['1', '2']
其实这个错误问题不在默认参数上,而是我们对于及默认参数的初始化的理解有误。
三、默认参数初始化
实际上,默认参数的值只在定义时计算一次,因此每次使用默认参数调用函数时,得到的默认参数值是相同的。
我们以一个直观的例子来说明:
import datetime as dt
from time import sleep
def log_time(msg, time=dt.datetime.now()):
sleep(1) # 线程暂停一秒
print("%s: %s" % (time.isoformat(), msg))
log_time('msg 1')
log_time('msg 2')
log_time('msg 3')
运行这个程序,得到的输出是:
2017-05-17T12:23:46.327258: msg 1
2017-05-17T12:23:46.327258: msg 2
2017-05-17T12:23:46.327258: msg 3
即使使用了sleep(1)让线程暂停一秒,排除了程序执行很快的因素。输出中三次调用打印出的时间还是相同的,即三次调用中默认参数time的值是相同的。
上面的示例或许还不能完全说明问题,以下通过观察默认参数的内存地址的方式来说明。
首先需要了解内建函数id(object) :
id(object)
Return the “identity” of an object. This is an integer which is guaranteed to be unique and constant for this object during its lifetime. Two objects with non-overlapping lifetimes may have the same id() value.
CPython implementation detail: This is the address of the object in memory.
即id(object)函数返回一个对象的唯一标识。这个标识是一个在对象的生命周期期间保证唯一并且不变的整数。在重叠的生命周期中,两个对象可能有相同的id值。
在CPython解释器实现中,id(object)的值为对象的内存地址。
如下示例使用id(object)函数清楚说明了问题:
def bad_append(new_item, a_list=[]):
print('address of a_list:', id(a_list))
a_list.append(new_item)
return a_list
print(bad_append('1'))
print(bad_append('2'))
output:
address of a_list: 31128072
['1']
address of a_list: 31128072
['1', '2']
两次调用bad_append,默认参数a_list的地址是相同的。
而且a_list是可变对象,使用append方法添加新元素并不会造成list对象的重新创建,地址的重新分配。这样,‘恰好'就在默认参数指向的地址处修改了对象,下一次调用再次使用这个地址时,就可以看到上一次的修改了。
那么,出现上述的输出就不奇怪了,因为它们本来就是指向同一内存地址。
四、可变与不可变默认参数
当默认参数指向可变类型对象和不可变类型对象时,会表现出不同的行为。
可变默认参数 的表现就像上诉示例一样。
不可变默认参数
首先看一个示例:
def immutable_test(i = 1):
print('before operation, address of i', id(i))
i += 1
print('after operation, address of i', id(i))
return i
print(immutable_test())
print(immutable_test())
Output:
before operation, address of i 1470514832
after operation, address of i 1470514848
2
before operation, address of i 1470514832
after operation, address of i 1470514848
2
很明显,第二次调用时默认参数i的值不会受第一次调用的影响。因为i指向的是不可变对象,对i的操作会造成内存重新分配,对象重新创建,那么函数中i += 1之后名字i指向了另外的地址;根据默认参数的规则,下次调用时,i指向的地址还是函数定义时赋予的地址,这个地址的值1并没有被改变。
其实,可变默认参数和不可变默认参数放在这里讨论并没太大的价值,就像其他语言中所谓的值传递还是引用传递一样,不只会对默认参数造成影响。
五、最佳实践
不可变的默认参数的多次调用不会造成任何影响,可变默认参数的多次调用的结果不符合预期。那么在使用可变默认参数时,就不能只在函数定义时初始化一次,而应该在每次调用时初始化。
最佳实践是定义函数时指定可变默认参数的值为None,在函数体内部重新绑定默认参数的值。以下是对上面的两个可变默认参数示例最佳实践的应用:
def good_append(new_item, a_list = None):
if a_list is None:
a_list = []
a_list.append(new_item)
return a_list
print(good_append('1'))
print(good_append('2'))
print(good_append('c', ['a', 'b']))
import datetime as dt
from time import sleep
def log_time(msg, time = None):
if time is None:
time = dt.datetime.now()
sleep(1)
print("%s: %s" % (time.isoformat(), msg))
log_time('msg 1')
log_time('msg 2')
log_time('msg 3')
以上这篇Python进阶-函数默认参数(详解)就是小编分享给大家的全部内容了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22