tg-me.com/Python_Community_ru/2597
Last Update:
🐍 Задача с подвохом: Декораторы и изменяемые объекты
Условие:
Что выведет следующий код и почему?
def memoize(fn):
cache = {}
def wrapper(arg):
if arg in cache:
print("Из кэша")
return cache[arg]
else:
result = fn(arg)
cache[arg] = result
return result
return wrapper
@memoize
def add_to_list(val, lst=[]):
lst.append(val)
return lst
res1 = add_to_list(1)
res2 = add_to_list(2)
res3 = add_to_list(1)
print(res1)
print(res2)
print(res3)
❓ Вопрос:
Что именно выведется? В чём здесь двойная ловушка?
🔍 Анализ:
Сначала кажется, что:
1. add_to_list(1) вернёт [1].
2. add_to_list(2) вернёт [2].
3. add_to_list(1) либо вызовет функцию снова, либо вернёт результат из кэша.
Но есть два подвоха:
Подвох №1: изменяемый аргумент по умолчанию
Аргумент lst=[] создаётся один раз при определении функции. Все вызовы без передачи списка будут использовать один и тот же список.
Подвох №2: кэширование по ключу
Декоратор memoize сохраняет результат в кэше по ключу arg. Но функция возвращает список, который изменяется при каждом вызове. Даже если результат берётся из кэша, вы получите ссылку на тот же список, который менялся между вызовами!
🧮 Что реально произойдёт:
- `res1 = add_to_list(1)` → функция вызвана, список становится `[1]`.
- `res2 = add_to_list(2)` → функция вызвана снова с другим аргументом, список теперь `[1, 2]`.
- `res3 = add_to_list(1)` → аргумент `1` есть в кэше, сработает ветка `print("Из кэша")`, и вернётся ссылка на тот же изменённый список.
🔢 Итог:
```
[1, 2]
[1, 2]
Из кэша
[1, 2]
```
Все переменные указывают на один и тот же изменённый список.
💥 Почему это важно:
1️⃣ Изменяемые аргументы по умолчанию сохраняются между вызовами функции.
2️⃣ Кэширование изменяемых объектов может привести к неожиданным результатам: возвращается не неизменяемый результат, а ссылка на объект, который может изменяться позже.
🛡️ Как исправить:
1️⃣ Использовать `lst=None` и создавать новый список внутри функции:
```python
def add_to_list(val, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(val)
return lst
```
2️⃣ Если кэшировать изменяемые объекты, лучше возвращать их копии:
```python
import copy
cache[arg] = copy.deepcopy(result)
```
✅ Итог:
Декораторы вместе с изменяемыми аргументами — это ловушка даже для опытных программистов. Особенно, если изменяемые объекты кэшируются и потом меняются за кулисами.
@Python_Community_ru
BY Python Community
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/Python_Community_ru/2597