--前言 这文章标题不知道下的好不好 我也没爬文 如果已有类似观念 麻烦推文说一下 本来还想把python原文书卖掉 发生这件人为bug後 还是留起来吧XD --内容 这是个关於定义函式时 给定预设值 与 mutable object 的概念 为了简化实际的案件 下面是一个例子 def show_append(x=[],y=2): x.append(y) print x 写成这样... 本来的意思是希望 show_append函式里的二个变数 x 是个有 append method 的 object y是被 append 的值 如果都没给值的话 就来个范例 空的list 与 被加入的数2 但很多事情总是不如想像... 下面来三个范例 >>> show_append() [2] >>> show_append() [2, 2] >>> show_append() [2, 2, 2] 这...这饭粒...有毒 跟预想的不一样 原因是： 在定义函式中 预设的变数(x跟y) 是在定义函式执行时所产生(不是在呼叫的时候) 所以 x (也就是[])是在定义show_append函式时 就一直存在的东西 而因为[] 是mutable obj 在使用 append 这个in-place change的方法时 本身就会改变 所以 要范例的话 可以如下 >>> show_append([]) [2] 给个新的"[]" 就行了 顺带一提 >>> show_append() [2, 2, 2, 2, 2] 原来的预设值还在哟~ 顺带再提 也许你可能会这样想 如果给x一个新的值[]行不行 像下面 >>> show_append(x=[]) [2] x的预设直就变成空的[]了~?? 当然是不行... 否则假使你用 show_append (y=3) 以後不就都append 3了?(又违反意思了) 在定义函式里 使用的预设值 比方 def func(name = value_d): ... 呼叫func(name = value) 并不是创建name，并给一个新的值value 所以你不能在呼叫show_append时创建新的变数 像 show_append(another_value = 99) 呼叫时用的name 只是拿来对应func里的name用而已 (找名字) 预设的value_d值仍然存在 所以 >>> show_append() [2, 2, 2, 2, 2, 2] 一个也没少哟~ --结论 要注意给函式的预设值是否为mutable，是否符合创造函式的原意 记住python这样的特性 运用在该用的地方吧!! 记得 力量越大 bug也越大... 共de之 --题外话 总觉得不会碰上的事 总是会碰上...orz 当这样的问题发生在class里头的__init__时候 就更难发现了(我这是这种) 希望不要跟我犯一样的错...(还是只有我... 以上 欢迎指正与分享 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.63.202 是指说 在runtime才"执行"产生函式吗@@? 说来残愧... 我在c与c++写函式的时候还没用过default值... 在我初学oop观念时碰到的是python而非c++ c++的 private public的观念 或是宣告class的方式 相较於python都较令我难理解 例如c++ . -> 在python下都是 . 理解能力的需求就不一样 不过当然在c++的程式码上 可读性也许不够 但理解後观念会更清楚吧 我觉得还是该弄懂c++的类别观念与写法 (也许先略懂指标吧... 很多python相关的套件 说明文件还是在c++下较完整 例如PyQt 要了解而使用 以免像我对python def的误用 其实我还蛮常用把cls instance当做变数在函式(别的class里的)内传来传去 大部份是读取需要的资料 修改资料的话就直接用method了 (classinstance.method("资料")) 我觉得在函式中修改instance时用instance的method 感觉还ok说 所以我觉得创造修改外部物件的函式应该是需要的 不知道这观念对不对... 而我是以为class def __init__(self, arg = another_instance_create) 时 会重新创造 default arg里的东西 所以中招了XD (如1F的文件的 important部份) 我参考的原文书里有提了许多 3与2不同的地方 print, string type, type & class, range 等等 不知道function的修改呢~ 有空再来看看:) (这让我想到 刚学python就抓3下来因为print变成func而无法helloworld的一段往事) 不过我目前使用的相关套件在2下仍有比较好的支援度 所以3还可以再缓一下吧 (我目前是用python2.5较多) ※ 编辑: KSJ 来自: 180.176.140.46 (11/19 16:28)