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深入讲解Python函数中参数的使用及默认参数的陷阱
站长资源 2024/11/25 佚名
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C++里函数可以设置缺省参数，Java不可以，只能通过重载的方式来实现，python里也可以设置默认参数,最大的好处就是降低函数难度，函数的定义只有一个，并且python是动态语言，在同一名称空间里不能有想多名称的函数，如果出现了，那么后出现的会覆盖前面的函数。

def power(x, n=2):
  s = 1
  while n > 0:
    n = n - 1
    s = s * x
  return s

看看结果：

> power(5)
25
> power(5,3)
125

注意： 必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错。
建议：*当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
默认参数也有坑，看看下面的代码，先定义一个list，添加一个end再返回：

def add_end(L=[]):
  L.append('END')
  return L

看看调用结果：

> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
> add_end()
['END']
> add_end()
['END', 'END']
> add_end()
['END', 'END', 'END']

这里需要解释一下，Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]。此时L指向[]。所以如果L中的内容改变了，下次调用引用的内容也就不再是[]了。所以要牢记一点定义默认参数必须指向不可变对象！。

可变参数
第一种方法，传入的参数为一个list或者tuple。

def calc(numbers):
  sum = 0
  for n in numbers:
    sum = sum + n * n
  return sum

调用方式：

> calc([1, 2, 3])
14
> calc((1, 3, 5, 7))
84

第二种方式，直接传入多个参数，函数内部会自动用一个tuple接收。

def calc(*numbers):
  sum = 0
  for n in numbers:
    sum = sum + n * n
  return sum

调用方式：

> calc(1, 2)
5
> calc()
0

这个时候如果还想把一个list或者tuple里的数据传进去，可以这样：

> nums = [1, 2, 3]
> calc(*nums)
14

关键字参数
关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。

def person(name, age, **kw):
  print 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw

调用示例：

> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
递归函数
基本的也没什么可讲的，和Java/C++里一样，就是调用本身的一种。这里重点介绍一下尾递归优化。事实上尾递归和循环效果是一样的，很显然的一个优点那就是可以防止递归调用栈溢出。
定义：在函数返回的时候调用自身，并且，return语句不能包含表达式。编译器或者解释器可以对其做优化，无论调用多少次，只占用一个栈帧，不会出现溢出的情况。
举个简单的例子，以阶乘函数为例：

def fact(n):
  if n==1:
    return 1
  return n * fact(n - 1)

如果传入的n很大，就可能会溢出，这是由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式，就不是尾递归了。把代码改一下：

def fact(n):
  return fact_iter(n, 1)

def fact_iter(num, product):
  if num == 1:
    return product
  return fact_iter(num - 1, num * product)

默认参数陷阱
Python的函数定义提供了默认参数这个选择，使得函数的定义和使用更加的灵活，但是也会带来一些坑，例如之前的一个例子：
函数定义：

def add_end(L=[]):
  L.append('END')
  return L

调用函数的结果：

> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
> add_end()
['END']
> add_end()
['END', 'END']
> add_end()
['END', 'END', 'END']

很明显这个与函数的定义初衷不符，用一句话解释就是：
Default values are computed once, then re-used.
为了深入研究这个问题，我们来看看另一个例子：

# coding=utf-8

def a():
  print "a executed"
  return []

def b(x=a()):
  print "id(x):", id(x)
  x.append(5)
  print "x:", x

for i in range(2):
  print "不带参数调用，使用默认参数"
  b()
  print b.__defaults__
  print "id(b.__defaults__[0]):", id(b.__defaults__[0])

for i in range(2):
  print "带参数调用，传入一个list"
  b(list())
  print b.__defaults__
  print "id(b.__defaults__[0]):", id(b.__defaults__[0])

NOTE:稍微解释一下，所有默认值都存储在函数对象的__defaults__属性中，这是一个列表，每一个元素均为一个默认参数值。
来看看输出结果：

a executed
不带参数调用，使用默认参数
id(x): 140038854650552
x: [5]
([5],)
id(b.__defaults__[0]): 140038854650552
不带参数调用，使用默认参数
id(x): 140038854650552
x: [5, 5]
([5, 5],)
id(b.__defaults__[0]): 140038854650552
带参数调用，传入一个list
id(x): 140038854732400
x: [5]
([5, 5],)
id(b.__defaults__[0]): 140038854650552
带参数调用，传入一个list
id(x): 140038854732472
x: [5]
([5, 5],)
id(b.__defaults__[0]): 140038854650552

简单分析一下输出结果：
第1行
在定义函数b()，即执行def语句，代码第7行def b(x=a()):的时候，这句话使用了默认参数，所以在定义的时候会计算默认参数x的值，这个时候会调用a()，所以打印出了a executed。
第2~6行
第一次执行循环，代码第14行调用b()没有传递参数，使用默认参数，此时x=[]，所以调用一次之后

print b.__defaults__

输出结果为

复制代码 代码如下:([5],)
第7~11行
第二次循环，代码第14行调用b()没有传递参数，使用默认参数。
注意：默认参数只会计算一次，也就是说那个内存区域就固定了，但是这个地址所指向的是一个list，内容可以改变，此时由于上一次调用x: [5]，所以

print b.__defaults__

输出结果为

([5, 5],)

第12~16行
第二个循环语句，第一次循环，代码第20行传入一个空的list,所以不使用默认参数，此时x=[]，所以

print b.__defaults__

输出结果为

 复制代码 代码如下:([5],)
第18~21行
第二个循环语句，第二次循环，代码第20行传入一个空的list,所以也不使用默认参数，此时仍然是x=[]，所以

print b.__defaults__

输出结果依然为

 复制代码 代码如下:([5],)
函数也是对象，因此定义的时候就被执行，默认参数是函数的属性，它的值可能会随着函数被调用而改变。其他对象不都是如此吗？
牢记: 默认参数必须指向不变对象！代码改一下如下：

# coding=utf-8

def a():
  print "a executed"
  return None

def b(x=a()):
  print "id(x):", id(x)
  if x is None:
    x = []
  x.append(5)
  print "x:", x

for i in range(2):
  print "不带参数调用，使用默认参数"
  b()
  print b.__defaults__
  print "id(b.__defaults__[0]):", id(b.__defaults__[0])

for i in range(2):
  print "带参数调用，传入一个list"
  b(list())
  print b.__defaults__
  print "id(b.__defaults__[0]):", id(b.__defaults__[0])

此时的输出结果看看是什么：

a executed
不带参数调用，使用默认参数
id(x): 9568656
x: [5]
(None,)
id(b.__defaults__[0]): 9568656
不带参数调用，使用默认参数
id(x): 9568656
x: [5]
(None,)
id(b.__defaults__[0]): 9568656
带参数调用，传入一个list
id(x): 140725126699632
x: [5]
(None,)
id(b.__defaults__[0]): 9568656
带参数调用，传入一个list
id(x): 140725126699704
x: [5]
(None,)
id(b.__defaults__[0]): 9568656

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