


Bagaimanakah Python mengendalikan argumen lalai yang boleh berubah dalam fungsi, dan mengapa ini boleh menjadi masalah?
Jun 14, 2025 am 12:27 AMParameter lalai Python hanya dimulakan sekali apabila ditakrifkan. Jika objek yang boleh berubah (seperti senarai atau kamus) digunakan sebagai parameter lalai, tingkah laku yang tidak dijangka mungkin disebabkan. Sebagai contoh, apabila menggunakan senarai kosong sebagai parameter lalai, pelbagai panggilan ke fungsi akan menggunakan semula senarai yang sama dan bukannya menghasilkan senarai baru setiap kali. Masalah yang disebabkan oleh tingkah laku ini termasuk: 1. Perkongsian data yang tidak dijangka antara panggilan fungsi; 2. Hasil panggilan berikutnya dipengaruhi oleh panggilan sebelumnya, meningkatkan kesukaran debugging; 3. Ia menyebabkan kesilapan logik dan sukar untuk dikesan; 4. Mudah untuk mengelirukan kedua -dua pemaju yang berpengalaman dan berpengalaman. Untuk mengelakkan masalah, amalan terbaik adalah untuk menetapkan nilai lalai kepada tiada dan membuat objek baru di dalam fungsi, seperti menggunakan my_list = tiada bukan my_list = [] dan memulakan senarai dalam fungsi. Di samping itu, adalah perlu untuk menentukan dengan teliti sama ada keadaan bersama diperlukan, secara jelas mengisytiharkan niat dan jelas mendokumentasikan tingkah laku API.
Pengendalian Python mengenai argumen lalai yang boleh berubah dalam definisi fungsi boleh menjadi agak rumit, dan jika anda tidak mengetahui bagaimana ia berfungsi, ia boleh membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka.
Isu ini datang dari menggunakan objek yang boleh berubah - seperti senarai atau kamus - sebagai hujah lalai dalam definisi fungsi. Titik utama ialah argumen lalai dinilai hanya sekali , apabila fungsi ditakrifkan, tidak setiap kali fungsi dipanggil.
Ini mungkin kelihatan seperti terperinci kecil, tetapi ia boleh menyebabkan pepijat yang sukar dikesan.
Apa yang berlaku apabila anda menggunakan hujah lalai yang boleh berubah?
Mari lihat contoh yang sama:
def add_item (item, my_list = []): my_list.append (item) Kembalikan my_list
Jika anda memanggil fungsi ini beberapa kali tanpa menyediakan my_list
, seperti ini:
cetak (add_item ('a')) # ['a'] cetak (add_item ('b')) # ['a', 'b']
Anda mungkin mengharapkan setiap panggilan bermula dengan senarai kosong baru, tetapi sebaliknya, senarai yang sama digunakan semula di semua panggilan.
Kenapa? Kerana nilai lalai []
dicipta sekali apabila fungsi itu ditakrifkan, tidak setiap kali ia dipanggil.
Mengapa tingkah laku ini bermasalah?
Tingkah laku ini menjadi masalah kerana ia bertentangan dengan apa yang sebenarnya diharapkan oleh kebanyakan orang. Apabila menulis fungsi, kita biasanya memikirkan nilai lalai sebagai ditetapkan segar setiap kali fungsi berjalan.
Berikut adalah beberapa masalah khusus yang menyebabkan ini:
Perkongsian data yang tidak disengajakan antara panggilan fungsi
Satu panggilan boleh menjejaskan hasil panggilan kemudian, yang membuat debugging lebih keras.Kesalahan logik yang sukar ditangkap
Anda mungkin menghabiskan masa mengejar mengapa senarai anda terus berkembang walaupun anda tidak berniat.Kekeliruan untuk pemula (dan kadang -kadang kebaikan)
Ini adalah gotcha klasik dalam wawancara Python dan kod dunia sebenar.
Cara mengelakkan masalah
Untuk mengelakkan tingkah laku semacam ini, amalan terbaik yang sama adalah menggunakan None
sebagai nilai lalai dan membuat objek yang boleh berubah di dalam fungsi:
def add_item (item, my_list = tiada): Sekiranya my_list tidak ada: my_list = [] my_list.append (item) Kembalikan my_list
Sekarang memanggil fungsi tanpa my_list
akan memberi anda senarai segar setiap kali.
Petua lain:
- Sentiasa pertimbangkan sama ada kegagalan yang boleh dimalukan masuk akal untuk fungsi anda.
- Jika anda mahu keadaan bersama, menjadikannya jelas - jangan bergantung pada tingkah laku tersembunyi ini.
- Dokumen tingkah laku yang dimaksudkan dengan jelas, terutamanya jika anda menulis perpustakaan atau API.
Singkatnya, Python menilai hujah -hujah lalai sekali, yang baik untuk jenis yang tidak berubah seperti nombor atau rentetan, tetapi membawa kepada kejutan dengan yang boleh berubah. Elakkan perangkap dengan menggunakan None
sebagai pemegang tempat dan memulakan objek di dalam fungsi.
Itulah pada dasarnya bagaimana ia berfungsi - tidak rumit, tetapi pasti sesuatu untuk diperhatikan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python mengendalikan argumen lalai yang boleh berubah dalam fungsi, dan mengapa ini boleh menjadi masalah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Pasaran aset digital menarik perhatian global dengan turun naik yang tinggi. Dalam persekitaran ini, bagaimana untuk menangkap pulangan yang mantap telah menjadi matlamat yang dijalankan oleh peserta yang banyak. Perdagangan kuantitatif, dengan pergantungannya terhadap ciri-ciri data dan algoritma yang didorong, menjadi alat yang berkuasa untuk menangani cabaran pasaran. Terutama pada tahun 2025, node kali ini penuh dengan kemungkinan tak terhingga digabungkan dengan bahasa pengaturcaraan yang kuat Python untuk membina strategi "bata" automatik, iaitu, menggunakan spread harga kecil antara platform perdagangan yang berbeza untuk arbitraj, yang dianggap sebagai cara yang berpotensi untuk mencapai keuntungan yang cekap dan stabil.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

GolangoffersSuperiorperformance, NativeConCurrencyViagoroutine, andefficientResourceusage, makeitidealforhigh-traffic, rendah latencyapis;

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

TointegrategoLanggerviceswithexistingpythoninfrastructure, userestapisorgrpcforinter-serviceCommunication, membolehkangoandpythonappstointeractseamlythroughtroughtroughtroughtroughtroughtrotocols.1.usereSestaS (ViaframeworksLikeGineGinpyton)

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
