
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
训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11