Python 默认参数在函数定义时求值是设计选择，因默认参数是函数对象的常驻属性，不可变对象无副作用，可变对象会累积数据，正确做法是用None占位并在函数内创建新对象。
Python 默认参数在函数定义时就被求值，是因为函数本身是对象，而默认参数属于该对象的属性，在函数被创建（即定义）那一刻就完成了初始化。这不是 bug，而是设计选择，核心在于理解 Python 中的“可变对象”和“不可变对象”在默认参数场景下的不同表现。
默认参数是函数对象的“常驻属性”
每次定义函数时，Python 会创建一个函数对象，并把默认参数值作为该对象的一个固定属性存储起来。它不会等到每次调用时才去计算，默认值只计算一次——也就是定义时。
- 对不可变对象（如 None、数字、字符串、元组），这通常没副作用，因为它们无法被修改
- 对可变对象（如列表、字典、集合），问题就浮现了：所有后续调用共享同一个对象实例
经典陷阱：可变默认参数累积数据
下面这段代码很常见，但结果容易让人困惑：
def add_item(item, lst=[]):
lst.append(item)
return lst
<p>print(add_item(1)) # [1]
print(add_item(2)) # [1, 2] ← 意外！不是 [2]
print(add_item(3)) # [1, 2, 3] ← 累积了原因就是 lst=[] 在函数定义时创建了一个空列表，并被所有调用共用。每次调用都往同一个列表里追加。
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正确写法：用 None 作占位符
标准做法是把默认值设为 None，并在函数体内显式创建新对象：
def add_item(item, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(item)
return lst这样每次调用都会得到一个干净的新列表，行为符合直觉。
为什么 Python 不在每次调用时重新求值？
技术上可以做到，但会带来额外开销和语义模糊。例如：
- 如果默认参数是耗时操作（如 datetime.now()），每次都执行会影响性能
- 函数签名本应稳定；若默认值动态变化，会让调试和文档更难维护
- Python 坚持“显式优于隐式”，把控制权交给开发者更合理
所以，这不是疏忽，而是权衡后的明确设计：默认参数是函数定义时的快照，清晰、高效、可预测——只要避开可变对象陷阱就行。
