一、默认参数
python为了简化函数的调用,提供了默认参数机制:
1
2
3
4
5
6
7
|
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:
1
|
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:
1
|
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 :
1
2
3
4
5
6
|
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
|
[ '1' ]
[ '2' ]
|
而是打印了:
1
2
|
[ '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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
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:
1
2
3
|
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:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
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:
1
2
3
4
|
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:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
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:
1
2
3
4
5
6
|
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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
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' ]))
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
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,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。