Python实例化中默认值的行为及应用

Python实例化中默认值的行为及应用

适合初学者阅读

本文要点

1. 使用可变对象作为默认参数会导致所有实例共享同一对象，引发意外的数据修改。
2. 不可变对象作为默认参数时，每次实例化都会创建新的对象，不会共享数据。
3. 推荐使用None作为默认值，并在__init__方法中进行适当的初始化以避免共享问题。
4. Python中的所有数据都是通过引用来访问的对象，理解这一点有助于正确处理默认参数。

引言

在Python中，理解类构造函数（__init__方法）中的默认参数行为对于编写高效且无误的代码至关重要。本文将通过一个具体的例子来探讨当使用可变对象（如列表）作为默认参数时可能出现的问题，并提供解决这些问题的最佳实践。

问题描述

考虑以下Python代码：

class class_A:def __init__(self, name: str, a_default_list_value=[], a_default_none_value=None, a_default_str_value="~"):self.name = nameself.value_1 = a_default_list_valueself.value_2 = a_default_none_valueself.value_3 = a_default_str_valueif __name__ == "__main__":object_1 = class_A("object_1")object_2 = class_A("object_2")print(id(object_1), ": ", object_1.name, " ", id(object_1.value_1), ": ", repr(object_1.value_1), " ", id(object_1.value_2), ": ", repr(object_1.value_2), " ", id(object_1.value_3), ": ", repr(object_1.value_3))print(id(object_2), ": ", object_2.name, " ", id(object_2.value_1), ": ", repr(object_2.value_1), " ", id(object_2.value_2), ": ", repr(object_2.value_2), " ", id(object_2.value_3), ": ", repr(object_2.value_3))object_2.value_3 = "!"print(id(object_2.value_3), ": ",object_2.value_3)print(id(object_1.value_3), ": ",object_1.value_3)print(id("!"), ": ", "!")# 复杂数据结构object_2.value_2 = []print(id(object_2.value_2), ": ",object_2.value_2)print(id(object_1.value_2), ": ",object_1.value_2)object_1.value_2 = object_2.value_2object_2.value_2.append('...')print(id(object_2.value_2), ": ",object_2.value_2)print(id(object_1.value_2), ": ",object_1.value_2)object_2.value_1.append('._.')print(id(object_2.value_1), ": ",object_2.value_1)print(id(object_1.value_1), ": ",object_1.value_1)object_3 = class_A("object_3")print(id(object_3), ": ", object_3.name, " ", id(object_3.value_1), ": ", repr(object_3.value_1), " ", id(object_3.value_2), ": ", repr(object_3.value_2), " ", id(object_3.value_3), ": ", repr(object_3.value_3))

输出会是这样：

1308360223984 :  object_1   1308367676864 :  []   140718652536784 :  None   140718653645744 :  '~'
1308367549648 :  object_2   1308367676864 :  []   140718652536784 :  None   140718653645744 :  '~'
140718653641280 :  !
140718653645744 :  ~
140718653641280 :  !
1308367714432 :  []
140718652536784 :  None
1308367714432 :  ['...']
1308367714432 :  ['...']
1308367676864 :  ['._.']
1308367676864 :  ['._.']
1308367547248 :  object_3   1308367676864 :  ['._.']   140718652536784 :  None   140718653645744 :  '~'

• 从value_3可以看到：

  Python是将字符（串，Python中没有单字符）的值赋值给了value3（储存于value3地址所指向的内存空间）。之前好像讲过，python的字符赋值方法，算是一种节约空间的办法。没记错的话数字（int）也是这样

  （这题贴个图）

• 从value_2和value_3可以看到：

  最开始的None是指向同一个数据（地址）的，object_2.value_2指向的空列表被赋值给了object_1.value_2后指向同一数据（地址），说明列表是引用类型（类比C语言）。

  那么这么看来，好像 python中包括数字、字符串等都是“引用类型”的数据。

• 从value_1可以看到：

  对object_2.value_1的修改也是对a_default_list_value进行修改。所有实例共享同一个默认列表。修改其中一个实例的value_1会影响到其他实例。

这就有问题了：object_3的value_1在生成时就被修改了。在实例上的修改会影响定义中的值，也就是定义的class_A中的a_default_list_value所指向的默认空列表被修改。

为什么会出现这样的情况？

在Python中，所有的数据都是对象，而这些对象是通过引用来访问的。不可变类型（如整数、字符串）在赋值时不会改变原始对象，而是创建新的对象；而对于可变类型（如列表、字典），我们可以通过引用直接修改其内容。因此，当使用可变对象作为默认参数时，如果该对象被修改，则所有使用该默认值的实例都会受到影响。

a_default_list_value所指向的“列表”就相当于是全局变量，唯一。也可以说是class_A中的全局变量（类变量）：

class class_A:a_default_list_value_ = []def __init__(self, name: str, a_default_list_value=a_default_list_value_, a_default_none_value=None, a_default_str_value="~"):self.name = nameself.value_1 = a_default_list_valueself.value_2 = a_default_none_valueself.value_3 = a_default_str_value

最佳实践

为了避免上述问题，应该避免使用可变对象作为默认参数。推荐的做法是在__init__方法内部进行适当的初始化。例如：

class ClassA:def __init__(self, name: str, a_default_list_value=None):self.name = nameif a_default_list_value is None:a_default_list_value = []self.value_1 = a_default_list_value

这样可以确保每个实例都有自己的独立副本，从而避免意外的数据共享。

应用场景

• 配置项：在某些情况下，可能希望多个实例共享某些配置信息。这时可以利用类变量或全局变量来实现。
• 缓存：利用共享的可变对象作为缓存，可以在不同实例间共享计算结果，提高性能。

结论

了解Python中对象引用的工作机制对于正确地使用默认参数非常重要。遵循最佳实践可以帮助开发者避免潜在的错误，并编写出更加健壮和高效的代码。