python默认参数在函数定义时求值一次，若为可变对象（如list、dict）会被所有调用共享；正确做法是用none作默认值并在函数内初始化。
Python 默认参数在定义时就求值
Python 的默认参数不是每次调用函数时才计算，而是在 def 语句执行时（即函数定义阶段）求值一次。这意味着如果默认参数是可变对象（比如 list、dict），它会被所有后续调用共享。
常见错误现象：def append_to(item, lst=[]): lst.append(item); return lst，连续调用 append_to(1)、append_to(2) 会返回 [1]、[1, 2]，而不是预期的 [1]、[2]。
- 根本原因是
[]在函数定义时创建了一次，之后每次调用都复用这个对象 - 适用于所有可变默认参数：包括
{}、set()、自定义类实例等 - 不可变对象（如
None、0、"a"）没这个问题，但不能靠它“假装安全”——逻辑上仍可能误导人
正确写法：用 None 作占位符
把可变默认参数显式设为 None，再在函数体内初始化真实对象。这是最通用、最易读、被 Python 社区广泛接受的做法。
示例：
MATLAB 函数帮助文档 中文WORD版
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函数是一组语句一起执行任务。在MATLAB中，函数定义在单独的文件。文件函数的文件名应该是相同的。 函数操作在自己的工作空间，它也被称为本地工作区，独立的工作区，在 MATLAB 命令提示符访问，这就是所谓的基础工作区的变量。函数可以接受多个输入参数和可能返回多个输出参数 。 MATLAB是MathWorks公司开发的一种编程语言。它最初是一个矩阵的编程语言，使线性代数编程很简单。它可以运行在交互式会话和作为批处理作业。有需要的朋友可以下载看看
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def append_to(item, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(item)
return lst
-
lst=None是安全的，因为None是单例且不可变 - 务必用
is None判断，不用== None（虽然通常也行，但风格和语义不严谨） - 不要写成
if not lst:—— 如果传入空列表[]，也会误触发初始化
哪些场景容易忽略这个问题
除了显式写 def f(x=[])，还有几个隐蔽入口：
- lambda 表达式里带默认参数：
lambdas = [lambda x=i: x for i in range(3)]—— 这里i是定义时捕获，但属于闭包变量，不是默认参数；真正危险的是像lambda x=[]: x.append(1) - 装饰器中缓存函数对象时，若装饰器本身用了可变默认参数，会影响所有被装饰函数
- 类方法中定义默认参数为
self.cache = []类似逻辑，虽不是函数默认参数，但共享行为模式相同，容易混淆
性能与兼容性影响很小，但语义风险极高
用 None 判断并新建对象，开销几乎可以忽略；Python 解释器对这种模式毫无负担。问题不在性能，而在语义误解。
- 静态检查工具（如
pylint）会警告W0102：*Dangerous default value*，但很多人直接禁用或忽略 - 类型提示里写
lst: list = []是语法错误，必须写lst: Optional[list] = None，否则 mypy 报错 - 一旦写进公共库或框架钩子函数，下游用户几乎必然踩坑，且调试时很难联想到是默认参数导致的“状态污染”
最麻烦的不是写错，而是出问题时表现得像随机 bug：有时复现，有时不复现，日志里看不出函数被反复调用却共享了数据 —— 因为那个列表对象从定义起就没换过。
