Fluent Python: Mutable Types as Parameter Defaults: Bad Idea
在Fluent Python一书第八章有一个示例,未看书以先很难理解这个示例运行的结果,我们先看结果,然后再分析问题原因:
定义了如下Bus类:
class Bus:
def __init__(self, passengers=[]):
self.passengers = passengers def pick(self, name):
self.passengers.append(name) def drop(self, name):
self.passengers.remove(name)
创建两个Bus 类实例,bus1, bus2
>>> import Example8_12
>>> bus1 = Example8_12.Bus()
>>> bus2 = Example8_12.Bus()
假如bus1接到一个一名乘客Alice:
>>> bus1.pick('Alice')
此时我们看看bus2里的乘客:
>>> bus2.passengers
['Alice']
bus2本应该是空的,但是此时却有bus1 pick的乘客'Alice', 这是什么原因呢?
出现这个问题的根源是:默认值在定义函数时计算(通常是在import 模块时),并且默认值变成了函数对象的属性:
我们可以省察下类Bus __init__方法的属性
>>> dir(Example8_12.Bus.__init__)
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
留意其中有个__defaults__属性,我们看看其中的内容:
>>> Example8_12.Bus.__init__.__defaults__
(['Alice'],)
我们可以看到'Alice'正在其中,这也是为什么bus2里会有乘客'Alice'的原因.
我们可以验证bus2.passengers是一个别名,它绑定到Bus1.__init__.__defaults__属性的第一个元素上了:
>>> Example8_12.Bus.__init__.__defaults__[0] is bus2.passengers
True
这个示例说明了为什么通常使用None作为接收可变值的参数的默认值。
这个类正确的书写应该如下:
class Bus:
def __init__(self, passengers=None):
if passengers is None:
self.passengers = []
else:
self.passengers = list(passengers) def pick(self, name):
self.passengers.append(name) def drop(self, name):
self.passengers.remove(name)
这里有一个原则,如果定义的函数接收可变参数,应该谨慎考虑调用方是否期望修改传入的参数。
Fluent Python: Mutable Types as Parameter Defaults: Bad Idea的更多相关文章
- 学习笔记之Fluent Python
Fluent Python by Luciano Ramalho https://learning.oreilly.com/library/view/fluent-python/97814919462 ...
- 「Fluent Python」今年最佳技术书籍
Fluent Python 读书手记 Python数据模型:特殊方法用来给整个语言模型特殊使用,一致性体现.如:__len__, __getitem__ AOP: zope.inteface 列表推导 ...
- Fluent Python: memoryview
关于Python的memoryview内置类,搜索国内网站相关博客后发现对其解释都很简单, 我觉得学习一个新的知识点一般都要弄清楚两点: 1, 什么时候使用?(也就是能解决什么问题) 2,如何使用? ...
- python的types模块
python的types模块 1.types是什么: types模块中包含python中各种常见的数据类型,如IntType(整型),FloatType(浮点型)等等. >>> im ...
- Python深入学习之《Fluent Python》 Part 1
Python深入学习之<Fluent Python> Part 1 从上个周末开始看这本<流畅的蟒蛇>,技术是慢慢积累的,Python也是慢慢才能写得优雅(pythonic)的 ...
- Fluent Python: Classmethod vs Staticmethod
Fluent Python一书9.4节比较了 Classmethod 和 Staticmethod 两个装饰器的区别: 给出的结论是一个非常有用(Classmethod), 一个不太有用(Static ...
- Fluent Python: @property
Fluent Python 9.6节讲到hashable Class, 为了使Vector2d类可散列,有以下条件: (1)实现__hash__方法 (2)实现__eq__方法 (3)让Vector2 ...
- 《Fluent Python》---一个关于memoryview例子的理解过程
近日,在阅读<Fluent Python>的第2.9.2节时,有一个关于内存视图的例子,当时看的一知半解,后来查了一些资料,现在总结一下,以备后续查询: 示例复述 添加了一些额外的代码,便 ...
- [Python] Pitfalls: About Default Parameter Values in Functions
Today an interesting bug (pitfall) is found when I was trying debug someone's code. There is a funct ...
随机推荐
- Spring的绿草丛
Spring 轻量级框架,JavaEE的春天,当前主流框架 “站立式”的企业应用开发框架 目标 实现有的技术更加易用,推进编码最佳实践 内容:loC容器,AOP实现,数据访问支持:简化JDBC/ORM ...
- 【mongdb主从复制和同步】
主从同步: Master: Slave: 副本集: #在卷本中加任意主机 #登录从 #登录主 #同步日志 #仲裁: 向集群中添加主机成为仲裁 #查看集群里的成员角色参数:
- 对于gitHub的总结随笔
作用:用于项目的版本管理 密切相关的是 git 操作 1.本地的文件上传到github上 ...
- node 版本升级,版本管理,版本切换
查看node版本 node -v 升级步骤 1,清除node缓存 sudo npm cache clean -f 2,安装n模块 sudo npm install -g n 3,升级到稳定版本 sud ...
- thinkphp中的大字母的意思
ThinkPHP 单字母函数 A() 内部实例化控制器 D() 实例化自定义模型类 M() 实例化一个基础模型类 R() 调用某个控制器的操作方法 L() 启用多语言的情况下,设置和获取当前的语言定义 ...
- Div标签使用inline-block有间距
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- mRNA翻译成蛋白
dna = "ATGCACGTGCGCTCACTGCGAGCTGCGGCGCCGCACAGCTTCGTGGCGCTCTGGGCACCCCTGTTCCTGCTGCGCTCCGCCCTGGCCG ...
- [原创]利用python发送伪造的ARP请求
#!/usr/bin/env python import socket s = socket.socket(socket.AF_PACKET, socket.SOCK_RAW) s.bind((&qu ...
- 20145202马超《java》实验四
实验指导:http://www.cnblogs.com/lxm20145215----/p/5444207.html 实验指导:http://www.cnblogs.com/Vivian517/p/6 ...
- spark中数据倾斜解决方案
数据倾斜导致的致命后果: 1 数据倾斜直接会导致一种情况:OOM. 2 运行速度慢,特别慢,非常慢,极端的慢,不可接受的慢. 搞定数据倾斜需要: 1.搞定shuffle 2.搞定业务场景 3 搞定 c ...