Mengapakah Panggilan Seterusnya kepada Fungsi Python dengan Argumen Lalai Boleh Berubah Menghasilkan Keputusan Yang Tidak Dijangka?

Anomali Pengikat Argumen Lalai

Argumen lalai Python, apabila terikat pada definisi fungsi dan bukannya pelaksanaan, boleh membingungkan pengaturcara. Sebagai contoh, pertimbangkan fungsi ini:

def foo(a=[]):
    a.append(5)
    return a

Ia mengembalikan senarai dengan satu elemen, [5], untuk panggilan pertama. Walau bagaimanapun, panggilan seterusnya meningkatkan kiraan elemen ini, menghasilkan corak yang tidak dijangka:

>>> foo()
[5]
>>> foo()
[5, 5]
>>> foo()
[5, 5, 5]

Tingkah laku yang kelihatan tidak logik ini berpunca daripada konsep asas Python berfungsi sebagai objek kelas pertama. Selepas definisi fungsi, Python menilai fungsi dan parameter lalainya sebagai "data ahli" objek fungsi. Akibatnya, parameter ini mengekalkan keadaannya merentas seruan fungsi, sama seperti atribut kelas biasa.

Ikatan pada masa definisi ini mempunyai rasional yang jelas: ia memastikan bahawa semua aspek definisi fungsi diselesaikan terlebih dahulu. Jika pengikatan dilakukan pada pelaksanaan fungsi, tandatangan fungsi akan menjadi "hibrid", dengan sebahagian daripada pengikatan berlaku pada takrifan dan sebahagian pada pemanggilan. Ketidakkonsistenan ini boleh menimbulkan kemungkinan ralat dan kekeliruan.

Dengan mengikat argumen lalai pada definisi, Python mengekalkan integriti objek fungsi sebagai entiti tidak berubah. Tingkah laku ini menyediakan rangka kerja yang konsisten dan mudah difahami untuk bekerja dengan fungsi Python dan parameter lalai yang berkaitan.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Panggilan Seterusnya kepada Fungsi Python dengan Argumen Lalai Boleh Berubah Menghasilkan Keputusan Yang Tidak Dijangka?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!