Python解释器读到def时创建function对象并绑定函数名,存储字节码、默认参数(定义时求值)、__globals__、闭包等;默认参数可变对象共享是设计行为,非bug。

函数定义时发生了什么
Python 解释器读到 def 语句时,并不执行函数体,而是创建一个 function 对象,绑定到函数名上。这个对象里存着函数体的字节码、默认参数值(注意:是定义时求值)、__globals__ 引用、闭包变量(如果有)等。
常见误区:def f(x, lst=[]): lst.append(x); return lst 中的空列表在定义时就创建了一次,后续所有未传 lst 的调用都共享它——这不是 bug,是设计行为,因为默认参数是函数对象的属性,只初始化一次。
- 默认参数尽量用
None做哨兵,内部再初始化可变对象 - 嵌套函数中引用外层变量,会形成闭包;此时外层函数返回后,那些变量仍被保留
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def是可执行语句,可以出现在 if 分支、循环里,甚至能动态生成函数名
函数调用时的栈帧与作用域链
每次调用函数,Python 都新建一个栈帧(frame),压入调用栈。该帧包含局部变量、参数、指令指针和对上层帧的引用(即作用域链)。名字查找按 LEGB 规则:Local → Enclosed → Global → Built-in。
典型错误现象:UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment,往往是因为函数内某处给 x 赋了值(哪怕在 if 里没走到),Python 就把整个函数内的 x 当作局部变量,导致前面的读取失败。
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- 想在函数内修改全局变量,必须显式声明
global x;修改外层非全局变量,用nonlocal x - 递归深度过大触发
RecursionError,本质是栈帧太多撑爆了 C 层栈空间 -
sys._getframe()可以拿到当前帧,但这是 CPython 内部 API,不跨实现,慎用
参数传递:对象引用 + 不可变性约束
Python 没有“传值”或“传引用”的概念,只有“对象引用传递”。参数名是新绑定的局部变量,指向实参对象。是否能修改原对象,取决于对象是否可变,以及你做的操作是否改变对象自身(而非重新绑定变量)。
比如 def append_to(lst): lst.append(1) 调用后原列表变了;但 def reassign(lst): lst = [99] 不会影响外部列表,因为只是让局部名 lst 指向新对象。
- 字符串、整数、元组不可变,任何“修改”操作实际是新建对象并重新绑定
- 列表、字典、集合可变,“就地修改”方法(如
.append()、.update())会反映到原对象 - 用
*args和**kwargs接收参数时,它们本身是元组和字典,但内容仍是引用传递
返回与清理:return 如何结束执行,栈帧何时销毁
return 语句立即终止当前函数执行,把表达式结果封装为返回值,然后弹出当前栈帧。如果没写 return 或只写 return,Python 自动补 return None。栈帧销毁时,其局部变量引用计数减一,若对象不再被其他地方引用,就会触发垃圾回收。
容易忽略的点:异常也会导致栈帧弹出,且会沿调用链向上冒泡;finally 块总在栈帧销毁前执行,哪怕遇到 return 或异常。
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try...finally中的return在finally执行完后才真正返回,若finally也含return,则覆盖前面的返回值 - 生成器函数(含
yield)的调用不直接执行函数体,而是返回一个generator对象,下次迭代才进入并暂停在yield - 装饰器本质是在原函数调用前后插入逻辑,但不改变原函数的执行流程,只是包装了调用入口
return、有没有异常、有没有 yield,决定了控制流如何跳出当前栈帧——这些细节在调试深层嵌套或异步回调时特别关键。









