Python進階-函數默認參數
寫在前面
如非特別說明，下文均基於
Python3
一、默認參數
python為了簡化函數的調用，提供了默認參數機制：
def pow(x, n = 2):
r = 1
while n > 0:
r *= x
n -= 1
return r
這樣在調用pow函數時，就可以省略最后一個參數不寫：
print(pow(5)) # output: 25
在定義有默認參數的函數時，需要注意以下：
- 必選參數必須在前面，默認參數在后；
- 設置何種參數為默認參數？一般來說，將參數值變化小的設置為默認參數。
python標准庫實踐
python內建函數：
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
函數簽名可以看出，使用print('hello python')這樣的簡單調用的打印語句，實際上傳入了許多默認值，默認參數使得函數的調用變得非常簡單。
二、一個坑？
引用一個官方的經典示例地址 ：
def bad_append(new_item, a_list=[]):
a_list.append(new_item)
return a_list
print(bad_append('1'))
print(bad_append('2'))
這個示例並沒有按照預期打印：
['1']
['2']
而是打印了：
['1']
['1', '2']
其實這個錯誤問題不在默認參數上，而是我們對於及默認參數的初始化的理解有誤。
三、函數初始化
按照Python哲學：
一切皆對象
函數也是一個對象，如下示例：
import types
def test():
pass
print(type(test)) # <class 'function'>
print(isinstance(test, types.FunctionType)) # True
如此，函數就是類types.FunctionType或者其子類的實例對象。那么對象必然有其初始化的時候，一般來說，解釋器在讀到函數末尾時完成函數實例的初始化。初始化后，就有了函數名到函數對象這樣一個映射關系，可以通過函數名訪問到函數對象了，並且，函數的一切屬性也確定下來，包括所需的參數，默認參數的值。因此每次調用函數時，默認參數值是相同的（如果有默認參數）。
我們以一個直觀的例子來說明：
import datetime as dt
from time import sleep
def log_time(msg, time=dt.datetime.now()):
sleep(1) # 線程暫停一秒
print("%s: %s" % (time.isoformat(), msg))
log_time('msg 1')
log_time('msg 2')
log_time('msg 3')
運行這個程序，得到的輸出是：
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)讓線程暫停一秒，排除了程序執行很快的因素。輸出中三次調用打印出的時間還是相同的，即三次調用中默認參數time的值是相同的。
上面的示例或許還不能完全說明問題，以下通過觀察默認參數的內存地址的方式來說明。
首先需要了解內建函數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)函數返回一個對象的唯一標識。這個標識是一個在對象的生命周期期間保證唯一並且不變的整數。在重疊的生命周期中，兩個對象可能有相同的id值。
在CPython解釋器實現中，id(object)的值為對象的內存地址。
如下示例使用id(object)函數清楚說明了問題：
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']
兩次調用bad_append，默認參數a_list的地址是相同的。
而且a_list是可變對象，使用append方法添加新元素並不會造成list對象的重新創建，地址的重新分配。這樣，‘恰好’就在默認參數指向的地址處修改了對象，下一次調用再次使用這個地址時，就可以看到上一次的修改了。
那么，出現上述的輸出就不奇怪了，因為它們本來就是指向同一內存地址。
四、可變與不可變
當默認參數指向可變類型對象和不可變類型對象時，會表現出不同的行為。
可變默認參數 的表現就像上訴示例一樣。
不可變默認參數
首先看一個示例：
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
很明顯，第二次調用時默認參數i的值不會受第一次調用的影響。因為i指向的是不可變對象，對i的操作會造成內存重新分配，對象重新創建，那么函數中i += 1之后名字i指向了另外的地址；根據默認參數的規則，下次調用時，i指向的地址還是函數定義時賦予的地址，這個地址的值1並沒有被改變。
其實，可變默認參數和不可變默認參數放在這里討論並沒太大的價值，就像其他語言中所謂的值傳遞還是引用傳遞一樣，不只會對默認參數造成影響。
五、最佳實踐
不可變的默認參數的多次調用不會造成任何影響，可變默認參數的多次調用的結果不符合預期。那么在使用可變默認參數時，就不能只在函數定義時初始化一次，而應該在每次調用時初始化。
最佳實踐是定義函數時指定可變默認參數的值為None，在函數體內部重新綁定默認參數的值。以下是對上面的兩個可變默認參數示例最佳實踐的應用：
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')