Python – 預設參數的一次性求值

    和很多進階程式設計語言一樣，Python也有預設參數，當預設參數是數實值型別時，一切都很美好：

>>> def function(a, b = 1000000):
b +=a
return b
   如果你喜歡，你可以在一段代碼中無數次的調用這個函數，只要你參數一樣，結果應該都一樣。比如：
function(1)總是會返回1000001。但是預設參數是其他類型（如列表）時就沒那麼美好了：
>>> def function(a, b = []):
b.append(a)
print(b)
     這時你如果在一段代碼中持續的調用該函數，將會發生或許令人意外的情況：第一次調用function(1)的時候，很正常，會列印出[1]，但是第二次再調用function(1)，將會列印出[1,1]。這是為什麼呢？不要緊，使用Python我們有辦法檢查一下是哪裡出了毛病。這裡我們可以在每一次調用函數的時候列印出b的ID。Python中一個對象的ID在其生命週期中是唯一的，和其他進階語言中所說的對象的地址一樣。如果第二段代碼中的b對象其ID一樣，說明兩次調用都使用的同一個對象，換句話說，Python函數對預設參數的求值操作在其生命週期中只發生一次（第一次）。可以使用以下的代碼測試我們的想法：
def function1(a,b=100000):
    b+=a
    print("b = {0} with the id of {1}".format(b,id(b)))
def function2(a,b=[]):
    b.append(a)
    print("b = {0} with the id of {1}".format(b,id(b)))
    
def test():
    function1(1)
    function1(1)
    function2(1)
    function2(1)
    
if __name__ == '__main__':
    test()
    得到的輸出如下：
b = 100001 with the id of 33384304 
b = 100001 with the id of 33384304 
b = [1] with the id of 33341848 
b = [1, 1] with the id of 33341848 
      果然，從後面兩條結果中可以看到列表b在兩次調用時都是使用的同一個對象，看來之前的猜想是正確的。對非數實值型別的預設參數，只會在第一次調用時進行求值（取地址）操作。後面的所有調用都發生在同一個位置的對象上。只有字串類型不受此限制，因為string本身是不可變的(immutable)的，每一次修改它都會建立一個新的對象。
      Python的這個小陷阱和它的靈活性是分不開的，在其他的強型別語言如C#中，類似Python的情況是不會發生的，C#4.0嚴格將參考型別的預設參數值限定為Null（除了String類型），否則會在編譯時間報錯：
     那麼在Python中有辦法使得每一次函數調用時都會使用最初設定的預設值嗎？辦法有兩種（有其他的辦法歡迎在留言中告訴我），要麼把預設值設為一個不可變（immutable）的值，比如string或者None，要麼就每次調用的時候保留最初的預設值，並賦給調用函數。
     第一種方法很簡單，在此不再贅述，不過需要注意以字串為預設值時，如果頻繁的調用函數可能會導致效能問題，因為每一次發生在該預設值上的操作，會建立一個新的string對象。對於第二種辦法，可以考慮用Python的裝飾器(decorator)實現，下面的代碼示範了一個每一次調用都儲存預設參數的裝飾器：
def keepDefault(f):
    defArgs = f.__defaults__
    def keeper(*args,**kwArgs):
        f.__defaults__ = deepcopy(defArgs)
        return f(*args,**kwArgs)
    keeper.__name__ = f.__name__
    return keeper
然後我們將該裝飾器應用到之前定義的function2中:
@keepDefault
def function2(a,b=[]):
    b.append(a)
    print("b = {0} with the id of {1}".format(b,id(b)))
然後我們像先前一樣連續的調用function2,結果輸出如下:
b = [1] with the id of 33892912 
b = [1] with the id of 33892592
哈~ 我們如願得到了結果。而且注意這裡兩次b對象的的ID不一樣，這是因為每一次調用時，函數的參數都被deepcopy完整的複製一遍。重新構造了新對象b。
Enjoy python!