python函数默认参数若为可变对象（如列表、字典），会在定义时创建并复用，导致状态累积；正确做法是用none作默认值并在函数内初始化。
Python函数的默认参数如果使用可变对象（如列表、字典、集合），会在函数定义时被创建一次，并在多次调用间共享，导致“意外”的状态累积——这不是bug，而是设计使然，但极易引发隐蔽错误。
为什么默认参数会“记住”上次修改？
Python中，默认参数在函数定义时求值并绑定，而非每次调用时重新创建。可变对象（如[]或{}）一旦被修改，下次调用仍指向同一内存地址。
例如：
def add_item(item, lst=[]):
lst.append(item)
return lst
print(add_item('a')) # ['a']
print(add_item('b')) # ['a', 'b'] ← 意外！
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Python之模块学习 中文WORD版
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本文档主要讲述的是Python之模块学习；python是由一系列的模块组成的，每个模块就是一个py为后缀的文件，同时模块也是一个命名空间，从而避免了变量名称冲突的问题。模块我们就可以理解为lib库，如果需要使用某个模块中的函数或对象，则要导入这个模块才可以使用，除了系统默认的模块（内置函数）不需要导入外。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
正确写法：用None作占位符
标准解法是将默认参数设为None，并在函数体内显式创建新对象：
- 用
lst=None代替lst=[] - 函数开头检查
if lst is None: lst = [] - 字典、集合同理：
dict=None→if dct is None: dct = {}
哪些对象属于“危险默认参数”？
所有可变内置类型都需警惕：
- 列表（
[]）、字典（{}）、集合（set()） - 自定义类的实例（若其属性可变且未重载
__copy__等） - NumPy数组、pandas DataFrame 等可变容器
不可变类型（如int、str、tuple、FrozenSet）则安全，因为无法原地修改。
调试与自查小技巧
遇到疑似默认参数问题时，可快速验证：
- 打印参数的
id()：连续调用是否返回相同ID？ - 检查函数
func.__defaults__，查看实际存储的默认值 - 用
help(func)或IDE提示，确认参数类型是否隐含可变性
