Telegram Group & Telegram Channel
🐍 Задача с подвохом: mutable default arguments в Python

🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с list и dict

📌 Условие

Что выведет следующий код?


def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list

print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))


Вопросы

1. Почему результат выглядит неожиданно?
2. Как исправить это поведение?
3. Когда стоит использовать изменяемые аргументы по умолчанию — если вообще стоит?

🔍 Разбор

Ожидаемый вывод:

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]


🔧 Почему так происходит

- Аргументы по умолчанию вычисляются один раз — во время определения функции, а не при каждом вызове.
- Значение my_list=[] создаётся один раз и затем используется повторно при всех вызовах.
- Все вызовы append_to_list изменяют один и тот же список.

⚠️ Подвох

Это один из самых коварных багов в Python, особенно среди начинающих — кажется, что my_list должен быть новым на каждый вызов, но это не так.

🧠 Вывод

- Никогда не используй изменяемые типы (list, dict, set) как значения по умолчанию.
- Вместо этого используй None и создавай новый объект вручную:


def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list


Тогда вывод будет:

[1]
[2]
[3]


📌 Это правило относится ко всем изменяемым типам: [], {}, set() и кастомные классы.



tg-me.com/pythonl/4824
Create:
Last Update:

🐍 Задача с подвохом: mutable default arguments в Python

🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с list и dict

📌 Условие

Что выведет следующий код?


def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list

print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))


Вопросы

1. Почему результат выглядит неожиданно?
2. Как исправить это поведение?
3. Когда стоит использовать изменяемые аргументы по умолчанию — если вообще стоит?

🔍 Разбор

Ожидаемый вывод:

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]


🔧 Почему так происходит

- Аргументы по умолчанию вычисляются один раз — во время определения функции, а не при каждом вызове.
- Значение my_list=[] создаётся один раз и затем используется повторно при всех вызовах.
- Все вызовы append_to_list изменяют один и тот же список.

⚠️ Подвох

Это один из самых коварных багов в Python, особенно среди начинающих — кажется, что my_list должен быть новым на каждый вызов, но это не так.

🧠 Вывод

- Никогда не используй изменяемые типы (list, dict, set) как значения по умолчанию.
- Вместо этого используй None и создавай новый объект вручную:


def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list


Тогда вывод будет:

[1]
[2]
[3]


📌 Это правило относится ко всем изменяемым типам: [], {}, set() и кастомные классы.

BY Python/ django


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/pythonl/4824

View MORE
Open in Telegram


Python django Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Python django from es


Telegram Python/ django
FROM USA