看到了有给 Python 函数参数的默认值传递可变对象，以此来加快斐波那契函数的递归速度，代码如下：

def fib(n, cache={0: 0, 1: 1}):
if n not in cache:
cache[n] = fib(n - 1) + fib(n - 2)
return cache[n]

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是不是很新奇，居然可以这样，速度真的非常快，运行结果如下：

不过，我劝你不要这样做，而且 IDE 也会提示你这样做很不好：

这是因为，万物皆对象，Python 函数也是对象，参数的默认值就是对象的属性，在编译阶段参数的默认值就已经绑定到该函数，如果是可变对象，Python 函数参数的默认值在会被存储，并被所有的调用者共享，也就是说，一个函数的参数默认值如果是一个可变对象，例如 List、Dict，调用者 A 修改了它，那么之后调用者 B 在调用的时候看到的就是 A 修改后的结果，这样的模式往往会产生意想不到的结果，比如上面 fib 的算法，但更多的是 bug。

可以看下这段简单的代码：

def func(n, li = []):
for i in range(n):
li.append(i)
print(l)

func(2) # [0，1]
func(3,l=[1,2]) # [1，2，0，1，2]
func(2) # [0，1]

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你可以先估算一下这段代码的输出，如果和注释中的一样，那你就错了。正确的结果是：

[0, 1]
[1, 2, 0, 1, 2]
[0, 1, 0, 1]

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你可能会觉得，最后一个 func(2) 怎么是这样，不急，我们 print(id(li)) 调试一下：

def func(n, li = []):
print(id(li))
for i in range(n):
li.append(i)
print(li)

func(2)
func(3,li=[1,2])
func(2)

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结果如下：

140670243756736
[0, 1]
140670265684928
[1, 2, 0, 1, 2]
140670243756736
[0, 1, 0, 1]

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有没有发现，第一个 func(2) 和第二个 func(2) 的 id 是一样的，说明它们用到的是 li 是同一个，这就参数的默认值是可变对象的逻辑，对于所有的调用者来讲，是共享的。

如果要深入研究 Python 为什么这么设计，可以移步 http://cenalulu.github.io/python/default-mutable-arguments/

如何避免？

最好的方式是不要使用可变对象作为函数默认值。如果非要这么用的话，下面是一种解决方案：

def generate_new_list_with(my_list=None, element=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(element)
return my_list

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这样，如果 my_list 默认值永远都是 []。

最后

我想那个 fib 函数的实现可能会让你印象深刻，不过请注意，这样的用法非常危险，不可用于自己的代码中。

以上就是Python 函数参数的默认值为可变对象时需要小心的详细内容，更多请关注海外IDC网其它相关文章！

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