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詳細介紹Python函數中的默認參數

2020-05-25 09:46Leonardo Giordani Python

這篇文章主要介紹了詳細介紹Python函數中的默認參數,包括默認參數的傳遞和求值等內容,需要的朋友可以參考下

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import datetime as dt
 
def log_time(message, time=None):
  if time is None:
    time=dt.datetime.now()
  print("{0}: {1}".format(time.isoformat(), message))

最近我在一段Python代碼中發現了一個因為錯誤的使用默認參數而產生的非常惡心的bug。如果您已經知道關于默認參數的全部內容了,只是想嘲笑一下我這可笑的錯誤,請直接跳到本文末尾。哎,這段代碼是我寫的,但是我非常確定那天我被惡魔附體了。你懂的,有時候就是這樣。

本文僅僅是總結一下關于Python函數的標準參數和默認參數的一些基本內容。提醒你注意你的代碼中可能存在的陷阱。如果你剛開始接觸Python,開始寫一些函數,我真心推薦你看一下Python官方手冊中關于函數的內容,鏈接如下:Defining Functions 以及 More on Defining Functions
簡單復習一下函數

Python是一個強大的面向對象語言,它把這種編程范式推向了頂峰。但是,面向對象編程仍然需要依靠函數這一概念,你可以用它來處理數據。Python對于可調用對象有一個更寬泛的概念,即任何對象都可以被調用,調用的意思是對其應用數據。

函數在Python中是可調用對象,并且乍一看,它和其他語言中的函數有著類似的行為。它們獲取一些數據,這些數據被稱為參數,然后處理它們,接著返回結果(如果沒有return語句則是None)

參數被聲明為占位符(在定義函數的時候),用以代表那些當函數調用時被實際傳入的對象。在Python中你不需要聲明參數的類型(例如,像你在C或Java中做的那樣)因為Python哲學依賴于多態。

記住,Python的變量是引用,即實際變量的內存地址。這意味著Python的函數永遠以“傳址”的方式工作(這里使用了一個C/C++術語),當你調用一個函數的時候,并不是復制了一份參數的值來替換占位符,而是把占位符指向了變量本身。這導致了一個非常重要的結果:你可以在函數內部改變這個變量的值。這里有一個很好可視化講解,關于引用機制。

引用在Python扮演著非常重要的角色,它是Python完全多態方式的骨干。關于這個非常重要的主題,請點擊這個鏈接 查看更好的解釋。

為了檢查你是否理解了這門語言的這一基本特性,請跟隨這段簡單的代碼(變量ph代表的是“占位符(placeholder)”)
 

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>>> def print_id(ph):
... print(hex(id(ph)))
...
>>> a = 5
>>> print(hex(id(a)))
0x84ab460
>>> print_id(a)
0x84ab460
>>>
>>> def alter_value(ph):
... ph = ph + 1
... return ph
...
>>> b = alter_value(a)
>>> b
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>>> a
5
>>> hex(id(a))
'0x84ab460'
>>> hex(id(b))
'0x84ab470'
>>>
>>> def alter_value(ph):
... ph.append(1)
... return ph
...
>>> a = [1,2,3]
>>> b = alter_value(a)
>>> a
[1, 2, 3, 1]
>>> b
[1, 2, 3, 1]
>>> hex(id(a))
'0xb701f72c'
>>> hex(id(b))
'0xb701f72c'
>>>

如果你對這里發生的事情并不感到吃驚,那說明你已經掌握了Python中最為重要的部分之一,你可以放心的跳過下面的解釋了。

print_id()函數顯示,函數內部的占位符同運行時傳入的變量完全一樣(它們的內存地址一致)。

兩個版本的alter_value()意在改變傳入參數的值。正如你所看到的,第一個alter_value() 并沒有像第二個alter_value()一樣成功的改變變量a的值。這是為什么呢?實際上兩者的行為是一樣的,都是嘗試修改傳入的原始變量的值,但是在Python中,有些變量是不可變的(immutable),整數就在此列。另一方面,列表并不是不可變的,所以函數得以完成它的名字所保證的工作。 在這里,你可以找到關于不可變類型的更加詳細的介紹 。

關于Python中的函數,還有一些要說的,但是這些是關于標準的參數的基本知識。
默認參數值

有時候你需要定義一個函數,讓它接受一個參數,而且在這個參數出現或不出現時,函數有不同的行為。如果一門語言不支持這種情況,你就只有兩個選擇:第一種是定義兩個不同的函數,決定每次調用應該選擇調用哪個,第二種是 兩種方法都是可行的,但是都不是最佳的。

Python和其他語言一樣,支持默認參數值,即函數參數可以是調用時指定的,也可以留空,自動接受一個預定義的值。

一個關于默認值的非常簡單(也很沒用)的例子如下:
 

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def log(message=None):
  if message:
    print("LOG: {0}".format(message))

這個函數可以帶一個參數運行(可以是None)

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>>> log("File closed")
LOG: File closed
>>> log(None)
>>>

 

但是同樣也可以不帶參數運行,這種情況下它會接受一個函數原型中設置的默認值(本例中是None)
 

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>>> log()
>>>

你可以在標準庫中找到更多有趣的例子,比如在open()函數中(請查看官方文檔
 

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open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

函數原型可以證明,例如 f = open('/etc/hosts')這樣的調用,通過傳入默認值隱藏了很多參數 (mode, buffering, encoding, 等),并且使這個函數的典型應用案例變得非常簡單易用。

正如你在內建的open()函數中看到的那樣,我們可以在函數中使用標準或者默認參數,但是兩者在函數中出現的次序是固定的:首先調用標準參數,然后調用默認參數。
 

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def a_rich_function(a, b, c, d=None, e=0):
  pass

原因是顯而易見的:如果我們可以在標準參數前面放置一個默認參數,語言就無法理解,默認參數是否已經被初始化。例如,考慮下面這個函數定義
 

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def a_rich_function(a, b, d=None, c, e=0):
  pass

當調用函數a_rich_function(1, 2, 4, 5)時,我們傳入了什么參數? 是d=4, c=5 還是c=4, e=5?因為d有一個默認的值。因此這種順序的定義是被禁止的,如果你這樣做,Python會拋出一個SyntaxError
 

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>>> def a_rich_function(a, b, d=None, c, e=0):
... pass
...
 File "<stdin>", line 1
SyntaxError: non-default argument follows default argument
>>>

默認參數求值

默認參數可以通過普通值或是函數調用結果來提高,但是后者這種技術需要一個特別的警示

一個普通的值是硬編碼的,因此除了編譯時,其他時候是不需要求值的,但是函數調用期望在運行時執行求值。所以我們可以這樣寫
 

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import datetime as dt
 
def log_time(message, time=dt.datetime.now()):
  print("{0}: {1}".format(time.isoformat(), message))

每次我們調用log_time()時都期望它能夠正確提供當前時間。悲劇的是并沒有成功:默認參數在定義時求值(比如說當你首次導入模塊時),調用的結果如下
 

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>>> log_time("message 1")
2015-02-10T21:20:32.998647: message 1
>>> log_time("message 2")
2015-02-10T21:20:32.998647: message 2
>>> log_time("message 3")
2015-02-10T21:20:32.998647: message 3

如果把默認值賦給一個類的實例,結果會更加奇怪,你可以在Hitchhiker's Guide to Python!中讀到相關內容。根據。。通常的解決方法是把默認參數替換為None,并且在函數內部檢查參數值。
 
結論

默認參數能夠極大的簡化API,你需要關注它唯一的“失敗點”,即求值的時機。令人驚奇的是,Python最基本的內容之一,函數的參數和引用,是最大的錯誤源之一,有時候對于有經驗的程序員也一樣。我建議抽時間學習一下引用和多態。
相關閱讀:

  •     OOP concepts in Python 2.x – Part 2
  •     Python 3 OOP Part 1 – Objects and types
  •     Digging up Django class-based views – 2
  •     Python Generators – From Iterators to Cooperative Multitasking – 2
  •     OOP concepts in Python 2.x – Part 1

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