Python函数默认参数在定义时求值，故需用None等占位符并在函数内动态生成；错误示例是直接写datetime.now()作默认值；进阶可用装饰器或自定义哨兵对象_MISSING提升健壮性。
Python 函数的默认参数值在函数定义时就完成求值，不是每次调用时重新计算。所以直接写 def f(x=datetime.now()) 会导致所有调用都共享同一个时间戳。要实现“每次调用时动态计算默认值”，核心思路是：**把默认值设为一个占位符（如 None），在函数体内判断并按需生成真实值**。
用 None 作为哨兵值，调用时再计算
这是最常用、最清晰的做法。把默认值设为 None，在函数开头检查，若为 None 就执行动态逻辑：
from datetime import datetime import randomdef log_message(msg, timestamp=None): if timestamp is None: timestamp = datetime.now() # 每次调用都重新获取当前时间 print(f"[{timestamp}] {msg}")
def get_random_item(items, seed=None): if seed is None: seed = random.randint(1, 1000) # 每次调用生成新随机数 random.seed(seed) return random.choice(items)
用可变默认参数的陷阱反例说明为什么不能直接写动态表达式
下面写法是错误的，会导致意外行为：
def bad_example(value=datetime.now()): # ❌ 错误！只在模块加载时执行一次
print(value)
因为 datetime.now() 在函数定义时就被执行并固化为默认值，后续所有调用都拿到同一个时间对象。这属于 Python 默认参数的经典陷阱。
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进阶：封装成装饰器或工具函数提升复用性
如果多个函数都需要类似逻辑，可以抽象一层。例如，用装饰器自动处理 None 并注入动态值：
from functools import wraps from datetime import datetimedef dynamic_default(*dynamic_kwargs): def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(args, **kwargs):
对每个指定参数，若传入 None 则替换为动态值
for param, factory in dynamic_kwargs.items(): if param in kwargs and kwargs[param] is None: kwargs[param] = factory() return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator@dynamic_default(now=lambda: datetime.now(), rand=lambda: random.random()) def report(status, now=None, rand=None): print(f"{status} at {now}, rand={rand:.3f}")
其他安全的占位符选择
除了 None，还可以用自定义哨兵对象，避免用户本意传入 None 被误判：
_MISSING = object() # 唯一、不可伪造的对象def safe_dynamic(param=_MISSING): if param is _MISSING: param = expensive_computation() # 每次调用才执行 return param
这种方式比 None 更健壮，尤其当 None 是合法输入值时。
