Question

issue with mutable argument default values在Python中非常有名。基本上可变的默认值在定义时分配一次，然后可以在函数体中修改，这可能会让人感到惊讶。

今天在工作中我们正在考虑处理这个的不同方法（在针对None的测试旁边显然是正确的方式......）我想出了一个{ {1}}您可以找到 here 或下面的解决方案（它只有几行，因此要点可能更具可读性）。

它基本上是这样的：

对于每个函数obj。在属性dict。
可变默认参数的内省函数。
如果是可变的默认args。找到，用装饰函数替换函数
装饰函数是使用一个注册默认arg的闭包创建的。名称和初始默认值
在每个函数调用中，检查是否有kwarg。通过注册名称给出，如果给出了 NOT ，则重新设置初始值以创建浅层副本并在执行前将其添加到kwargs。

现在的问题是这种方法适用于Metaclass和list个对象，但它在某种程度上无法用于其他可变的默认值，如dict或set()。 任何想法为什么？
随意测试此代码。唯一的非标准dep。是六（pip安装六）所以它在Py2和3中工作。

bytearray()

Answer 1

您现在的代码实际上是按照您的期望进行的。调用时，将默认值的新副本传递给函数。但是，由于您对此新值不执行任何操作，因此在下次调用时垃圾收集并且内存可以立即重新分配。

因此，你不断得到id()。

不同时间点的两个对象的id()相同的事实并不表示它们是同一个对象。

要查看此效果，请更改您的功能，以便使用会增加其引用计数的值执行某些操作，例如：

class ImmutableDefaultArgumentsObject(ImmutableDefaultArgumentsBase):
    cache = []
    def function_a(self, mutable_default_arg=set()):
        print("function_b", mutable_default_arg, id(mutable_default_arg))
        self.cache.append(mutable_default_arg)

现在运行代码将提供：

function_b set() 4362897448
function_b set() 4362896776
function_b set() 4362898344
function_b set() 4362899240
function_b set() 4362897672

通过元类修复可变的默认参数

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